Finalist Resident Teams Announced for MindGames
Notice bibliographique
Résumé
Back to table of contents Previous article Next article APA & MeetingsFull AccessFinalist Resident Teams Announced for MindGamesSearch for more papers by this authorPublished Online:13 Apr 2020https://doi.org/10.1176/appi.pn.2020.4b21AbstractThe three institutions whose teams of residents were the finalists in this year’s MindGames competiton—the quiz show-like contest pitting residents in a test of psychiatric knowledge—are SUNY Downstate Health Science University, Brooklyn; New York Presbyterian/Weill Cornell Medicine; and the University of Arizona, Tucson.The final competition, which has become a popular attraction at the Annual Meeting, will not occur this year. Due to public health concerns around the COVID-19 pandemic, the meeting cannot be held.These are the triumphant residents for the three institutions:SUNY Downstate Health Science University at Brooklyn: Rishab Gupta, M.D., Rebecca Parra, M.D., and Amvrine Ganguly, M.D.New York Presbyterian/Weill Cornell Medicine: Charles Shaffer, M.D., Leonid Kapulsky, M.D., and Joseph Stujenske, M.D., Ph.D.University of Arizona, Tucson: Michelle Singh, M.D., Philip Lam, D.O., and Jonathan Lavi, M.D.MindGames is open to all psychiatry residency programs in the United States and Canada. The preliminary competition is in February, when teams of three residents take a 60-minute online test consisting of 150 multiple-choice questions. The questions follow the ABPN Part I content outline, covering both psychiatry and neurology, with a few difficult history-of-psychiatry questions. The winners, announced earlier this year at the annual meeting of the American Association of Directors of Psychiatric Residency Training in Dallas, are the three top-scoring teams with the fastest posted times. ■ ISSUES NewArchived
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».