MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896446680

Logos, ethos and pathos in balance

2014· article· en· W2896446680 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Fuller

Notice bibliographique

RevuePhilPapers (PhilPapers Foundation) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPathosEthosLogos Bible SoftwareBalance (ability)AestheticsPolitical scienceSociologyArtPhilosophyLiteraturePsychologyLawTheology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent discussion paper, Miles and Mezzich described person-centered medicine (PCM) as a model of modern medical practice that has emerged from the intellectual currents of the past century.In this commentary, we consider what PCM has to offer as a model for the clinical encounter and for clinical judgement.The doctor-patient relationship is an important thread in a person-centered medicine that visualizes the clinical encounter as a dialogue between two persons.Personcentered clinical judgement is concerned with the individual clinical case and as such is integrative, context-sensitive, interpretive and circumstantial.A care model incorporating these elements of dialogue and individualized judgement is ideal for older patients, for whom population-level guidelines are often inapplicable, who are often dependent on other persons and who are heterogeneous in their needs.As such a model, PCM is the dialectic synthesis arising out of decades of conflict between patient-centered medicine, and its antithesis, evidence-based medicine.If PCM is to progress from a prescriptive model to a descriptive model of modern medicine, its proponents must claim its philosophical commitments, keeping in mind that a model is fundamentally instrumental and not necessarily always literal.Medicine should look to a care model that is person-centered in the ways described here and that keeps the rational, virtuous and humane elements of practice in balance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,029
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revuePhilPapers (PhilPapers Foundation)Même sujetLegal Education and Practice InnovationsTravaux en français237 207