Notice bibliographique
Résumé
![Graphic][1] Between August 2014 and July 2015, Dr. Meier taught as a visiting professor at Mbarara University of Science and Technology (MUST) in Uganda, where he mentored pathology resident-equivalents and worked on capacity building in the pathology department. ASCP facilitated support for his time there . MUST, which began 26 years ago as the second medical faculty in Uganda, hosts the Massachusetts General Hospital (MGH) Global Health Collaborative, through which Seed Global Health volunteers come to train and work with Ugandan medical and nursing personnel. As a temporary employee of the pathology department of MGH, I came to Mbarara to contribute to Seed's effort for the academic year 2014-2015. Dr. Meier and Professor Damaris Laffita review a case with MUST pathology MMeds, resident equivalents. My colleagues at MUST included teachers and practitioners from Cuba, Great Britain, Germany, Canada, Australia, New Zealand, and organizations such as Seed and the Peace Corps Response, the latter part of the Global Health Service Partnership. Damaris Laffita, professor of pathology at MUST and an excellent, patient, and kind colleague, is the only full-time onsite pathologist at the university. She combines a knowledge base and technical vocabulary familiar to North American pathologists with experience in making defensible diagnoses in resource-constrained settings, an advantage for practice in Africa. Each semester I taught 20 large-group lectures, all with associated practical sessions. Seventy second-year medical students, as well as another 40 nursing and allied health students, attended lectures on general pathology, and similar numbers of third-year students attended lectures on systemic pathology topics. During the spring 2015 semester, Professor Damaris and I also conducted daylong seminars and tutorials on pathologic topics relevant to residents in surgical specialties (general surgery, obstetrics/gynecology, and ophthalmology) as well as for master's-degree candidates in medical technology. While teaching pathology to medical and other allied health … [1]: /embed/inline-graphic-1.gif
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».