The Power of Mentoring: Leveraging Evidence-Based Practice
Notice bibliographique
Résumé
Teresa M. Treiger, RN, MA, CCM, FABQAURP, is Commissioner of the Commission for Case Manager Certification, and Principal of Ascent Care Management, Quincy, MA, specializing in private client case management, education, program design, and writing. Her health care career has spanned across the continuum. She designed and implemented case management, transition of care, frequent emergency department utilization, and uncompensated care programs. Her clinical experience includes acute and rehabilitation care. MaryBeth Kurland, CAE, is CEO of the Commission for Case Manager Certification, the first and largest nationally accredited organization that certifies more than 50,000 professional case managers and disability management specialists. The Commission is a nonprofit, volunteer organization that oversees the process of case manager certification with its CCM credential and the process of disability management specialist certification with its CDMS credential. Address correspondence to MaryBeth Kurland, CAE, Commission for Case Manager Certification, 1120 Route 73, Ste 200, Mount Laurel, NJ 08054 ([email protected]). The authors report no conflicts of interest.
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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 | 0,268 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».