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Enregistrement W3094001545 · doi:10.9745/ghsp-d-20-00108

Capturing Acquired Wisdom, Enabling Healthful Aging, and Building Multinational Partnerships Through Senior Global Health Mentorship

2020· article· en· W3094001545 sur OpenAlexaff
C. Norman Coleman, John E.L. Wong, Eugenia Wendling, Mary Gospodarowicz, Donna O’Brien, Taofeeq Ige, Simeon Chinedu Aruah, David Pistenmaa, U. Amaldi, Onyi-Onyinye Balogun, Harmar D. Brereton, Silvia C. Formenti, Kristen Schroeder, Nelson J. Chao, Surbhi Grover, Stephen M. Hahn, James M. Metz, Lawrence M. Roth, Manjit Dosanjh

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Science and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMentorshipCapstoneMultinational corporationService-learningMedical educationHealth careCompetence (human resources)Public relationsCareer developmentGlobal healthPsychologyPedagogyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Key Messages</h3> Capturing the acquired wisdom and experience of mentors in global health offers a capstone for their careers and provides a purposeful healthspan for these professionals to continue to be engaged in meaningful work while leveraging their expertise to solve challenging health care problems. Senior professionals can mentor early career leaders to help them balance their professional commitments, interest in global health, and development of needed skills, such as understanding the nuances of cultural competence and adapting solutions to different environments. Institutional leaders, particularly in academic medical centers, recognize the importance of global engagement vis-à-vis their educational mission and for recruiting and retaining faculty and can benefit economically and programmatically from supporting experienced senior faculty or retirees to support these efforts. Program builders should include the opportunity for altruistic human service as an integral part of a career and highlight that they can access senior mentors and retirees who provide world-class expertise and mentorship at “volunteer prices.”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,401 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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