Make your mark, Eye Dare You | Faites votre empreinte, je vous mets au défi
Notice bibliographique
Résumé
E ye dare you!The challenge to promote eye health for October Eye Health Month (EHM) is back.In preparation of October EHM, CAO is once again hosting the Eye Dare You challenge to encourage members to extend the eye health brand and to promote proactive eye health at a local level.Radio announcements, PowerPoint presentations, print ready ads, a media outreach kit, and other resources can all be downloaded from the CAO member portal at opto.ca.Members can also read about last year's EHM projects for ideas and innovative ways to promote awareness in their community.Echo optometry's brand of proactive eye health in your area and send brief details of your EHM project to eyedareyou@opto.ca.Your name will be entered in a draw to win a Nintendo Wii Game console.In addition, the province with the most members (per capita) participating in the challenge will be featured in the November issue of the CJO.Promoting awareness is perhaps more important this year than in previous years because Fall 2008 marks the launch of the new television campaign, "An optometrist knows your eyes inside and out".
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».