Notice bibliographique
Résumé
Over the past twenty-five years, education and certification in forensic psychiatry have grown more uniform and systematic. In 1982, the American Academy of Forensic Sciences (AAFS) and the American Academy of Psychiatry and the Law (AAPL) cosponsored a report, entitled Standards for Fellowship Programs in Forensic Psychiatry (AAFS-AAPL Joint Committee 1982). That report fostered a common didactic and experiential core in training programs in the United States and Canada. The creation, in 1988, of the Accreditation Council on Fellowships in Forensic Psychiatry (ACFFP), a semi-autonomous component of AAPL, furthered that end by creating a process to distinguish training programs that met the Standards for Fellowship Programs in Forensic Psychiatry from training programs that did not meet the Standards. The ACFFP accredited fellowships from 1989 until 1997. Midway through 1997, the ACFFP was supplanted by the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME). There has been a corresponding change in nomenclature, i.e., the ACFFP referred to forensic training programs as fellowships, whereas the ACGME refers to forensic training programs as residencies. As of July, 2002, the ACGME had approved thirty-eight forensic residency programs (with a total of ninety-two trainee positions) as meeting its criteria for accreditation (ACGME 2002).
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,019 |
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 ».