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Enregistrement W2331875352 · doi:10.15766/mep_2374-8265.9028

Surgery 101 Podcast: Episodes 41–50

2011· article· en· W2331875352 sur OpenAlexaffabout
Jonathan White, Daniel W. Birch, Marcia Clark, Chris de Gara, Shahzeer Karmali, Ruth McGaffigan, Dereck Mok, Dan Schiller

Notice bibliographique

RevueMedEdPORTAL · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This resource is a series of podcasts intended to serve as brief introductions to and reviews of surgical topics for medical students. The aim was to cover a single topic in 15–20 minutes so that learners could quickly grasp the basic concepts relating to common surgical problems. Learning objectives are provided for each episode; episodes are divided into chapters and conclude with several key points to summarize the topic. This module contains topics/episodes on enlarged lymph node, adult soft-tissue sarcoma, surgery for morbid obesity, minimally invasive surgery, orthopedic emergencies, hemorrhoids, damage-control surgery, enterocutaneous fistula, trauma in pregnancy, and surgical training. Surgery 101 has been produced since October 2008; it was created by Dr. Parveen Boora and Dr. Jonathan White and is currently produced by the Undergrad Surgery Mobile Podcasting Studio Team with the assistance of the members of the Surgery Department at the University of Alberta.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4160,126

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,116 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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