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Enregistrement W2287773867 · doi:10.4212/cjhp.v53i2.711

Development of a Tool to Evaluate Staff Requests for Funding Support to Attend Conferences

2000· article· en· W2287773867 sur OpenAlexaffvenueabout
Carole Chambers

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyPharmacy technicianTechnicianSpecialtyPublic relationsWork (physics)PharmacistPharmacy practiceBusinessMedical educationMedicinePolitical scienceNursingFamily medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION External conferences continue to play an integral part in most educational programs for pharmacy staff. Although they are not the only component of such programs, the value of networking, sharing of ideas, and stimulation obtained through attendence at conferences should not be underestimated. However, with decreases in travel budgets — if they exist at all — the absence of travel assistance in most written contracts, and the decreasing availability of travel grants, there is a need to look at funding policies for attending external conferences. 1 Amalgamation into one provincial pharmacy program within the Alberta Cancer Board provided the opportunity for us to compare the existing internal policies of the pharmacy departments of the Tom Baker Cancer Centre and the Cross Cancer Institute and to develop a single consensus framework. The issue of external conference funding was discussed by a team consisting of 5 members from our pharmacy department, representing administration, specialty practice, general practice, pharmacist and technician perspectives. The objective was to formulate one process for a provincial department of pharmacy. The approach of the development team was to ascertain the organizational rules that pertained and to benchmark other colleagues’ practices, since the medical literature on this topic is sparse.1 The final result of this work is shared in this paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0160,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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