Notice bibliographique
Résumé
Dr. Danielle Martin is an Associate Professor at the University of Toronto and Executive Vice President and Chief Medical Executive at Women’s College Hospital in Toronto, where she is also a practicing family physician. Her career epitomizes an idea that is often discussed in medical training, but rarely manifests in practice: physicians are both advocates for individual patients and stewards of public health equity at a systems level. Dr. Martin has dedicated her career to improving and strengthening Canada’s universal health care system. She is a public leader in the ongoing debate about health care privatization and founded the organization Canadian Doctors for Medicare. Notably, Dr. Martin spoke about Canadian health care and advocated for single-payer health care in a widely publicized US Senate hearing led by Senator Bernie Sanders. She has also published a book titled, Better Now: Six Big Ideas to Improve Health Care for All Canadians, which breaks down complex health policy into six actionable steps in order to improve the health care system for all Canadians. She continuously advocates for public involvement in health policy through research and public outreach and is a role model for young physicians aspiring to leadership roles in health and health care policy, while simultaneously pursuing a career in clinical practice. In fact, doing both provides a unique framework for improving the individual wellbeing and health of Canadians. Dr. Martin believes that advocacy is a skill that requires practice and training; she advises young trainees that the time to start is now.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,011 |
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 ».