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Enregistrement W2515214894 · doi:10.1097/ceh.0000000000000096

The Future of Medical Education in Canada Continuing Professional Development: Charting the Course for a Future of Collaboration

2016· article· en· W2515214894 sur OpenAlexaffabout
Jamie Meuser, Craig Campbell, Susanne Lawrence

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaCollege of Family Physicians of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuing professional developmentContinuing educationContinuing medical educationProfessional developmentMedical educationMedicineLibrary scienceManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr. Meuser: College of Family Physicians of Canada, Mississauga, ON, Canada. Dr. Campbell: Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, Ottawa, ON, Canada. Ms. Lawrence: FMEC-CPD Project Leader, Ottawa, ON, Canada. Correspondence: Jamie Meuser, MD, College of Family Physicians of Canada, 2630 Skymark Avenue, Mississauga, ON, Canada L4W 5A4; e-mail: [email protected]. The abstract on which this short communication is based was presented at the 2016 World Congress on Continuing Professional Development under the title “The Future of Medical Education–Continuing Professional Development (FMEC-CPD) Project: Charting the Course for Future of Collaboration on the Canadian CPD System.” Disclosures: The authors declare no conflict of interest.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0060,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,414 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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