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Enregistrement W3135958548 · doi:10.4212/cjhp.3850

CSHP Professional Practice Conference 2025: Poster Abstracts / Conférence sur la pratique professionnelle 2025 de la SCPH : Résumés des affiches

2025· article· fr· W3135958548 sur OpenAlexvenueno aff
S Peterson, Arden R. Barry, G Vaninetti, A Chan, Tiffany Kraft, Mark Duffett, Greta G. Cummings, Lori Whitten, Lee K, Kirsten George-Phillips, Jennifer Lowerison, Petr Macek, Peter Mayo, Michelle Picard, Lui K, Leng Han, Lin Ma, De Guzman M, M Carter, Sean K Gorman, Richard S Slavik, D Rawnsley, Lee M, Loredana Al Ghazi, Tsoi, Norman Dewhurst, Tom E, C. A. Chant, Wen‐Hsin Chen, S Polito, L. Lee Dupuis, Lee Dae Sung, Parth Girish Patel, Wanshan Ning, Maya M. Khanna, Sidhu Sidhu, Lauren Bresee, Kyle Kemp, Sheri L. Koshman, Tecnológica de Pereira, Jeremy Slobodan, Shaw Neilson, Christine Nguyen, Min Liu, Ho C, Emily Black, Tasha Ramsey, Mia Losier, Kyle John Wilby, Henry Halapy, Isabelle Nguyen-Tri, Jeannette Goguen, Ou L, Lauren Nadeau, Wan M, Scott E. Walker, Emily Martin, Marion Elligsen, L Palmay, Jerome A. Leis, Nonja Peters, Linda Sulz, Zack Dumont, K Malejczyk, K Wray, Allison Bell, Rehana Sultana Khan, K Edwards-Lee, B Kispal, Harry Briggs, Lam W, SJ J Drost, Jason Wentzell, Darcy McLurg, M Sabloff, Shireen Kanji, Pierre Giguère, Thi Nguyen, Ning Ma, W H Perks, J Iazzetta, S.K. Alex Law, Jill F. Campbell, Erin Weber, L Tailor, Neil H. Shear, Douglas Doucette, J Chen, C Galenza, Justin A. Ezekowitz, Finlay A. McAlister, K Rafuse, André Bekkevold Sande, Kaitlin Foster, Martin J. MacInnis, Jennifer E. Isenor, Susan K. Bowles, Sherri-Lynn Yazbeck, C Mengual-Fanning, N Cashen, Sue Cahill, Lisa R. MacLeod, Kathryn Slayter, K MacDonald, Maggie Cusack, K Rinco, Rachel Liang, C Hooper, C Findlater, Helene Carating, Flay Charbonneau, Lye M, M Mascioli, Franco Noce, I Nedzka-Rajwans, Jasmine DeGuzman Lacsamana, S Panakkal, Erin Cicinelli, Rong Liu, T Saifi, J Lachere, J Apio, D Cheng, Mak J, Lee A, Morgane Le Bras, Duncan Stacey, Zed P, D Mourao, Colette B. Raymond, Andrea Meade, Kent Toombs, Elizabeth Attfield, A Sykelyk, Jess Newman, C Nghiem, Mohd Sharif Bin Mohd Saad, Olavo Fernandes, D Spizzirri, Andrew Tolmie, J Yung, Jagtar Singh Nijjar, Wai‐Kay Seto, L Chen, Terrie E. Taylor, A Trope, J Tjon, Hugo Langlois, M Aussedat, JF Bussières, Kate McMillan, Jason Howorko, Ralph Elliott Abell, P Sanon, L Grenier-Gosselin, Louise Guénette, K Poggemoeller, Tania Mysak, Teodora Todorić Milićević, Ho N, A Oesch, Rita Dhami, C Lougheed, Sarah Makram Elsayed, Peter van den Dool, I Knyazevych, Francine Kwee, A Narducci, Sylvie Dubois, F Darbon, Stephanie A. Atkinson, R Khafagy, J Baskette, C Serbanescu, Romina Marchesano, Anurag Vyas, Marisa Battistella, Heather Neville, Jane Pitman, Markus Gehrig, Laura V. Minard, Eduardo Penny, Mary L. Heraut, Minh Thai Duong, C Elchebly, Yu Wang, N Kleiber, D Lebel, Marie Élaine Métras, Samantha Tremblay, Marie-Claude Thibault, Adé A, Elzear Pelletier, Ma J, Karen Cameron, C Summa-Sorgini, Pranati Misra, R Richardson, Regina McQuillan, Acep Lili Carli, Catherine Litalien, Sajjad Sedighi, Y Théoret, Dominique Giroux, Julie Autmizguine, Liz Richardson, D Kwan, Paul D. Marr, Christine Papoushek, Kelsey Walsh, Kimberly N. Lyon, S Wang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceData scienceMedical educationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1760,036

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,380 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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