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Enregistrement W2870342969 · doi:10.1002/mp.13087

Redefining and reinvigorating the role of physics in clinical medicine: A Report from the <scp>AAPM</scp> Medical Physics 3.0 Ad Hoc Committee

2018· article· en· W2870342969 sur OpenAlexaff
Ehsan Samei, Todd Pawlicki, Daniel Bourland, Erika Chin, Shiva K. Das, Mary Kay Fox, D. Jay Freedman, Nicholas J. Hangiandreou, David W. Jordan, Melissa Martin, Robin Miller, William Pavlicek, Daniel Pavord, Lisa Schober, Bruce Thomadsen, Brendan Whelan

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveExcellenceHealth careMedical physicistEngineering ethicsHealth physicsMedicinePhysicsMedical educationPolitical scienceMedical physicsEngineeringNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Derived from 2 yr of deliberations and community engagement, Medical Physics 3.0 (MP3.0) is an effort commissioned by the American Association of Physicists in Medicine (AAPM) to devise a framework of strategies by which medical physicists can maintain and improve their integral roles in, and contributions to, health care and its innovation under conditions of rapid change and uncertainty. Toward that goal, MP3.0 advocates a broadened and refreshed model of sustainable excellence by which medical physicists can and should contribute to health care. The overarching conviction of MP3.0 is that every healthcare facility can benefit from medical physics and every patient's care can be improved by a medical physicist. This large and expansive challenge necessitates a range of strategies specific to each area of medical physics: clinical practice, research, product development, and education. The present paper offers a summary of the Phase 1 deliberations of the MP3.0 initiative pertaining to strategic directions of the discipline primarily but not exclusively oriented toward the clinical practice of medical physics in the United States.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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