Towards collective intelligence in a national community of physicians
Notice bibliographique
Résumé
Collective intelligence is shared or group intelligence that emerges from collaborative effort. We propose to harness collective intelligence through the specific tasks of producing and sharing constructive comments on synopses of clinical research, disseminated to a national community of physician members of the Canadian Medical Association. This proposal uses the power of many to bring the collective wisdom and resources of a community of physicians back to the individual. Building on an active program of continuing education to raise awareness of synopses of new clinical research for physicians, we describe the characteristics of a new system to be built upon an existing web platform. This new platform will offer physicians an opportunity to read and share their comments on Patient Oriented Evidence that Matters (POEMs), with other physicians, which will stimulate collective intelligence. In turn, this will further benefit the education of these physicians and help to improve the decisions they make in everyday clinical practice. Knowing about this endeavour may be of benefit to the community of information professionals in multiple fields, who seek to improve their use of evidence-based abstracts of scientific publications and experience-based (information users’ comments) information in their daily work.
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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 | 0,033 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».