Notice bibliographique
Résumé
TRUST is the basis for all high-functioning teams.General practitioners (GPs) work as part of diverse teams -clinical practice teams, policy and governance teams, teaching and education teams, and research teams.All of these roles are an important part of being a GP and reflect the truly generalist specialty of general practice.1 The concept of trust has been an intense focus within the business setting, 2 and general practice teams can learn from this during these challenging times.One useful framework of 'trust in the workplace' 3 recognises four essential components: 1. Reliability -team members doing what they say they will do 2. Sincerity -meaning what you say,and saying what you mean 3. Competence -doing your best work while also seeking help when you need it, and being willing to learn from others 4. Care -having genuine regard for the wellbeing of the other members of your team.3 We are already seeing general practice teams successfully adapting their daily work and continuing to provide high-quality care.Practices are looking after their staff who are at risk of COVID-19 by adapting their working conditions and protecting them from infection.I have seen exceptional peer support across networks, with GPs using social media and messaging services to provide support for each other.I am impressed by the strong advocacy from The Royal Australian College of General Practitioners and other representative organisations for safe workplace conditions for clinicians and other general practice staff.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».