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Enregistrement W3195687352 · doi:10.1111/pde.14762

Integrating dermatology services into a social pediatrics network: 8 years of experience in the RICHER (Responsive, Interdisciplinary/Intersectoral, Child/Community, Health, Education and Research) program

2021· article· en· W3195687352 sur OpenAlexaffabout
Wingfield Rehmus, Misha Zarbafian, Saud Alobaida, Clea Bland, Denise Hanson, Gwyn McIntosh, Kristina Pikksalu, Christine Loock

Notice bibliographique

RevuePediatric Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipMedicineEmpowermentFlexibility (engineering)NursingMedical educationEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social pediatric initiatives aim to improve health outcomes for vulnerable children by working in the community to empower families, to enhance protective factors that mitigate adverse childhood experiences (ACEs), and to deliver place-based health care. In 2012, pediatric dermatology was added as a component of the Responsive, Interdisciplinary Intersectoral Child and Community Health Education and Research (RICHER) social pediatric program in Vancouver, BC. We share our experience with inclusion of pediatric dermatology in a well-established social pediatric program as well as lessons we have learned in the first 8 years of our partnership. Partnership, bridging trust, knowledge sharing, empowerment, consistency, and flexibility were found to be central elements in the success of this endeavor.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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