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Enregistrement W2915783265 · doi:10.1155/2016/6047181

2016 Canadian Association of Gastroenterology Educational Needs Assessment Report

2016· editorial· en· W2915783265 sur OpenAlexaffabout
Kevin Waschke, Karen Sparkes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensCanadian Association of Gastroenterology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)Internal medicineFamily medicineGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The annual survey of Canadian Association of Gastroenterology (CAG) members' educational needs was conducted via an online survey sent to 1036 CAG members in March 2016. A total of 100 individuals responded to the survey, of which 95 went on to rate educational topics. Similar to previous years, inflammatory bowel disease (IBD) topics were most in demand for future educational events. Other highly rated areas were endoscopic techniques and therapeutics, nutrition in IBD, live endoscopy, celiac disease, upper GI bleeding, NAFLD, nonreflux esophageal disorders, and radiological imaging modalities for GI disorders. The purpose of the CAG needs assessment was to provide guidance to the Executive and CAG Education Affairs on areas of greatest educational need. Conducting a needs assessment is a requirement for accreditation of educational events in accordance with the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada.

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)0,027
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreÉditorial

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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