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Enregistrement W4238452478 · doi:10.12927/hcq.2005.20437

OHA Hightlights: Culture, Content, Chemistry and the Odd Loose Cannon

2005· article· en· W4238452478 sur OpenAlexaff
Jeff Moorehead, Jamie Gray, George Smitherman, Warren Diclemente, Noel M. Tichy, Margarét Comack, Memorial Listowel, Robert M. Sapolsky

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryOrganizational cultureContent (measure theory)Best practiceManagementPublic relationsPolitical scienceMathematicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

George Smitherman … a minister with passion and humour Intense listeners everywhere. Culture, Content, Chemistry and the Odd Loose CannonThis year we had a new show in town: Health Achieve2004.Produced by the Ontario Hospital Association (OHA), this was the beginning of a transformation that will make the organization the premium healthcare services show in North America.It is already a benchmark event.Our own informal poll consistently rated this as "The best show ever."Participants were treated to tonic for the mind -new concepts, images, thoughts, plans, impressions, best practices, evidence, principles, opinions, observations and innovations.Those of us who came and participated now have a virtual master's degree in health management.A treasure.It was also the first year that the OHA targeted an audience well beyond its traditional borders.A slick new image, international contributors, global causes and an investment in cross border PR brought attendance to an all-time high.It also ensured more culture, content, comparisons, chemistry and -yes -the odd loose canon.The wide selection of participants offered an unequaled opportunity to meet those we wanted to and those we didn't even know would make a difference.The quality and the range were remarkable.Everyone who came has new ideas to apply, new contacts to enjoy and new energy to employ.Book it for next year.Now.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0170,012
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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