MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3102808097 · doi:10.26443/mjm.v18i1.327

Women in Medicine: Dr. Theresa Tam

2020· article· en· W3102808097 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ellen Dunbar-Lavoie

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeOfficerPandemicMedicinePublic healthHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingFamily medicinePublic relationsInfectious disease (medical specialty)DiseasePolitical scienceLawOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s Chief Public Health Officer, Dr. Theresa Tam (BMBS (UK), FRCPC) attended medical school in the United Kingdom before immigrating to Canada where she trained in pediatrics and specialized in infectious disease. She has maintained a ‘pourquoi pas’ attitude throughout her career that has helped her realize her vocation in public health, gain experience in the healthcare field—both around the globe and on Canadian soil—and advance into prominent leadership positions. Today, as Canada’s Chief Public Health Officer, known colloquially as Canada’s Top Doctor, Dr. Tam has been thrust into the spotlight as a result of the COVID-19 pandemic. This article outlines her exciting career trajectory and explores the challenges she faces while informing Canadians of guidelines for staying healthy during the pandemic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMcGill Journal of MedicineMême sujetPrimary Care and Health OutcomesTravaux en français237 207