Artist’s Statement: An Imposter Amongst the Chaos
Notice bibliographique
Résumé
There are two kinds of silence in the hospital—the calm before the storm and the silence that comes in its wake. After an ominously quiet Sunday as a medical student on general surgery call, I received word that there had been a shooting. I made it to the trauma bay just before the first victim arrived and the typical sequence of trauma protocol events ensued. Nurses, physicians, and clerical assistants were working together in a whirlwind. Organized chaos. Then the second victim arrived. And then the third. I heard the overhead intercom announce a code orange. Amid the handover from police officers and paramedics, I realized that multiple people had been shot in the Danforth neighborhood of Toronto. My thoughts started racing. Was there a city event tonight? Isn’t it a Sunday night? How many more victims are on the way? Running between stretchers, I scribbled down each patient’s vital signs, injuries, and imaging findings. In one of my first lectures in medical school, I was introduced to the concept of “imposter syndrome.” It was a feeling that I had often struggled with over the last few years, but it became startlingly apparent that evening. As I blended into the background of the trauma bay, I tried to balance being useful with staying out of the way, a calculated skill I had been working to master since my preceding months as a clinical clerk. I wanted to appear confident, competent, and in control. In reality, I felt like I didn’t belong, and that I shouldn’t witness what I was seeing. It was an unsettling feeling. At what point during training do we transition from feeling useless to useful?
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,026 |
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 ».