Notice bibliographique
Résumé
It was early in my first year of medical school that I learned about the “brainbow” - an innovative means of using genetic expression of various fluorescent proteins to colourfully label individual neurons, allowing for the visualization of neural networks within the brain. I was fascinated by the beautiful complexity of these axonal interconnections. In reflection, I drew parallels to my journey through medicine, and the intricacies of navigating human interpersonal relationships. Medical practice includes both the soft and the hard sciences. Academic institutions teach us the hard sciences: the pathophysiology of disease, and the evidence-based practice for diagnosis and management. Over the years of my clinical training, I am learning that much of the soft science of medicine is in the human connection. It is in our ongoing practice of communication and interpersonal skills, and the subsequent relationships that we develop (or sometimes, lose) with our friends, partners, and colleagues, as we face the miracles and the hardships throughout our medical training. It is in our patient interactions: the emotions we share, the empathy we convey, and the rapport that we build in order to provide compassionate patient care. Much like the brain’s neural network, these connections are complex and ever-changing - some connections are strengthened, and others are unfortunately, and perhaps painfully, pruned. My piece “The emotional brainbow” uses fine multicolours of sewn thread to reflect the intricate axonal connections of brain centres involved in processing and expressing emotions: the cortex, the limbic system, the brainstem, and the cerebellum. These crucial structures communicate to facilitate our ability to understand and empathize with others, and contributes towards our continually developing practice of manoeuvering interpersonal relationships. There is a complex, overlapping interplay of these neural connections within the emotion-regulating brain centres, much like the beautifully intricate emotional human connections, which we, as health care professionals, both create and navigate.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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.
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 ».