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Enregistrement W2739674033 · doi:10.1177/1715163517725517

Canadian Pharmacists Conference 2017 pharmacy practice research highlights

2017· article· en· W2739674033 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sabrina El Mansali

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPharmacyPharmacy practiceMedicineMedical educationFamily medicineLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian Pharmacists Conference 2017, the largest annual gathering of Canadian pharmacists, is a unique opportunity for more than 700 researchers, practitioners and industry representatives to interact face to face with thought leaders in the field and to share practical information and tools relevant to front-line pharmacists, as well as the latest in pharmacy practice research.Results from local trials and multisite research projects, including new approaches to medication management, innovative care models and patient services under expanded scope of practice, were presented in 20 oral and more than 50 poster research presentations featured at this year's conference in Quebec City, June 2-5, 2017.Two research studies stood out as the winners in this year's research competition: the UBC research on perceptions of pharmacy students involved in preventative health and wellness events (Best Poster) and the University of Waterloo research on pharmacist perceptions of a changing scope of practice before it happens (Best Oral Research Presentation). 1,2 Below are some other highlights of the research findings presented at this year's conference.In some cases, studies presented were considered preliminary.Many will be analyzed more thoroughly, and likely published in peerreviewed journals.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0110,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1520,022

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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,250 · 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
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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