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Enregistrement W4245488955 · doi:10.12927/hcq.2009.20960

Perspectives

2009· article· en· W4245488955 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésMedicineNursingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient Safety Institute (CPSI) has a mandate to make a difference in patient safety through research.Many patient safety research projects funded by CPSI are nearing completion.It is our goal to take the reported findings from these projects and have people learn from the new knowledge on patient safety, as appropriate, make changes and impact healthcare policy and practice.At CPSI, we strive to make sure that the right people find out about the right interventions at the right time.Patient Safety Papers is an important way in which we are sharing research-based results, and we are very proud to co-sponsor this fourth issue.Knowledge transfer is not easy.We are always looking at different methods of communicating with and engaging leaders.CPSI is developing a model for a patient safety knowledge brokerage that anticipates shortening the delay in the uptake of research results to ultimately benefit the health of Canadians.We invite researchers, decision-makers, patients and their families and front-line healthcare providers to accompany us on this journey.We intend to link researchers, decision-makers and healthcare professionals to advance patient safety practices across Canada.Since 2005, we have funded over 50 peer-reviewed research and demonstration projects with a primary focus on patient safety.These 20-month projects must include an interdisciplinary team of researchers and decision-makers, demonstrate a potential for improvements in patient safety and have a strong emphasis on knowledge transfer beyond traditional means.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1260,023

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,381 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2009
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