Notice bibliographique
Résumé
New York University's Literature, Arts and Medicine Database (endeavor. med .nyu .edu/lit-med/ lit-med-db/ top view .html) began as a resource for medical educators, but today it also serves any reader in search of a good book. Its 41st edition features annotations for 53 artworks and 90 films, as well as 1461 literary works by 894 authors. A free-text search for “Canada” finds 63 entries, including books by authors such as Jane Urquhart, Timothy Findley, Hugh MacLennan and Janet Turner Hospital, and films such as Strangers in Good Company. The individual entry for Toronto author Donna McFarlane's 1994 Division of Surgery provides a brief summary and commentary about the work, as well as publication information and keywords. The commentaries are informative and accessible, and the indexing by keywords is one of the site's most useful features. Division of Surgery, a novel about a young woman surviving serious inflammatory bowel disease, is indexed under keywords such as doctor–patient relationships, human worth, patient experience and power relationships. Clicking on any one of these terms pulls up a list of related entries, allowing the user to search readily for works dealing with a particular theme. Certain entries are cross-linked to online texts or audio or visual presentations where the works are published, displayed, excerpted, read, performed or discussed. Links from the Medical Humanities homepage (http://endeavor.med.nyu.edu/lit-med) lead to the Web site for the journal Literature and Medicine (http://muse.jhu.edu/journals/literature_and_medicine) and the Roster of Physician Writers (http://members.aol.com/dbryantmd) . Newcastle University's Walton Library encourages students to broaden their reading by visiting www.ncl.ac.uk/library/medical/medhums.html, which is linked to, among other resources, its own compilation of literature about medicine. —
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,858 | 0,860 |
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 ».