Notice bibliographique
Résumé
THE PHILOSOPHER AND ESSAYIST George Santayana left us with many memorable aphorisms, but the one he is perhaps best known for continues to resonate, year after year. Navigating the world is a kind of dance that requires watching not only where your feet are going next, but where they have just been. The individuals and organizations that dance best take the time to look backward, with purpose, and apply what they see to improve their next steps. As a professional community, we medical regulators should be doing the same — always connecting the past with the future. In this issue, we offer three articles aimed at doing just that. When physicians breech ethical standards, such as committing irregularities on the U.S. Medical Licensing Examination (USMLE), what is the impact on their later professional work? When physicians fail initially on a licensing exam — such as Canada’s MCCQE or the USMLE here in the United States — then successfully take the exam later, do they have poorer medical-practice habits than those who pass the first time? When physicians have a bad case or series of bad cases, how can regulators best determine whether the problem resulted from individual error or from wider system-failures? In all three articles, we see the wisdom of focusing on a physician’s prior behavior and circumstances as we seek to strengthen good habits and prevent future harm to patients. Regulators know through experience that reeducating physicians after a problem or habit becomes pervasive is much more difficult than getting them on the right path after an isolated event. By better connecting past behavior with future accountability in all of our regulatory processes, we are much more likely to keep patients safe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».