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Enregistrement W2331883027 · doi:10.1093/alcalc/agu052.52

SY13-1-3 * INTERNATIONAL ADDICTION MEDICINE: EDUCATIONAL AND TRAINING EFFORTS

2014· article· en· W2331883027 sur OpenAlexaff
Nady el‐Guebaly

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCurriculumAddictionPresentation (obstetrics)Addiction medicineStandardizationPsychologySection (typography)MedicinePolitical sciencePedagogyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promoting training in Addiction Medicine worldwide has resulted in a number of efforts, two of which will be the topic of this presentation. A. The international meeting on International Addiction Medicine Training (Nijmegen) has the following aims: – Sharing knowledge and experience in the field across various educational stages; – Sharing ideas about the undergraduate and postgraduate curricula concerning knowledge, skills and competencies; – Determine whether and where international standardization is possible. Highlights and recommendations will be reported. B. A parallel effort has been the drafting of an International Textbook. The Education and Training section has nine chapters. A number of conclusions emerge from this Section. The initiatives described are uniformly recent ones and are at various stages of development. Until recently, there was little international awareness of each other's national efforts and it is hoped that the Section will promote more international collaboration and support and may even be a catalyst for long distance learning. We still lack a clear picture of undergraduate education at various medical schools as in many countries each design its own. This is important because almost every medical doctor will be confronted with addicted patients. A well designed curriculum will presumably help to destigmatize addicted patients but will also bring to the fore that addiction medicine can be an interesting field for future doctors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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