Notice bibliographique
Résumé
CASE “You killed one of our patients” On my first night on call as a third year medical student on internal medicine rotation, a 52-yearold man was brought into the hospital by his son and daughter because of lumbar and bilateral hip pain so severe he could no longer get out of bed. Two months earlier he had gone to his local Emergency Department complaining of a seizurelike episode. His doctors had diagnosed lung cancer with metastasis to his brain and he had undergone surgery to remove his brain tumor. We began to work to alleviate the pain and performed daily musculoskeletal and neurological exams. This went on for about one week; each morning arriving early to check on the vitals and physical. One morning, strangely enough, I could not locate the man's chart. When I walked into his room, he was no longer there. I was annoyed, believing that my patient had been moved to a different floor, thus wasting my preround minutes. When I approached a nurse to ask the whereabouts of my patient, I was shocked to hear that he had passed away overnight. I felt strange. I kept thinking about my daily exams and how pointless they had been. I felt neglected; left out. Though only a student, I felt that I should have been there with the family. As I mulled over these thoughts, our team made our way to morning report.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».