Notice bibliographique
Résumé
Web Exclusives4 December 2018Annals Story Slam - Baby Code WhiteFREELesley Wiesenfeld, MDLesley Wiesenfeld, MDUniversity of Toronto and Mt. Sinai Hospital, Toronto, Ontario, Canada (L.W.)Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/W18-0029 SectionsAboutVisual Abstract ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail Video. Annals Story Slam - Baby Code White "Baby Code White," by Lesley Wiesenfeld, MD (Duration 7:19)Building on the popular Annals feature “On Being a Doctor,” storytellers share stories about the experience of doctoring on video.For more videos from and information on Annals Story Slam, visit go.annals.org/StorySlam. Comments0 CommentsSign In to Submit A Comment Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: University of Toronto and Mt. Sinai Hospital, Toronto, Ontario, Canada (L.W.)Current Author Address: Lesley Wiesenfeld, MD; e-mail, lesley.[email protected]ca. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetails Metrics 4 December 2018Volume 169, Issue 11Page: SS1 ePublished: 4 December 2018 Issue Published: 4 December 2018 Copyright & PermissionsCopyright © 2018 by American College of Physicians. All Rights Reserved.Loading ...
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,853 | 0,658 |
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 ».