Notice bibliographique
Résumé
In Reply: Advances in medical technology, pharmacotherapy, and knowledge translation have created an unprecedented era of rapidly changing, evidence-based medical care. A step behind this outward advancement in medical practice is a new introspective realization that physician health is a key factor in quality patient care. Dr. Rao correctly identifies the need for wellness role models and an atmosphere of physician wellness at the faculty level. Indeed, recent evidence demonstrates that faculty members are not immune to the alarming prevalence of burnout in medicine.1 Furthermore, it has been argued that “students are quick to notice the negative emotions of hostility, indifference, frustration, and impatience that supervisors express—as well as the positive emotions of caring, compassion, and kindness shown toward patients.”2 As such, a culture of wellness at the faculty level is critical for physician health, trainee education, and, ultimately, good medical practice. However, culture is a difficult thing to change. Dr. Rao highlights a pervasive culture of “workaholism” among physicians, a quality that is dear to some and repulsive to others. In some cases, cultures of “workaholism” may clash with those promoting wellness and work–life balance. This conflict may represent a generation gap in the perceptions of medical professionalism.3 Yet, mounting evidence continues to correlate personal wellness with physician health and improved patient care. I join Dr. Rao in urging residents and faculty alike to understand the importance of self-care, work satisfaction, and personal health in their professional role as physicians. Dennis C. Lefebvre, MD, PhD Emergency medicine physician, Royal Alexandra Hospital, Edmonton, Alberta, Canada; [email protected]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».