Notice bibliographique
Résumé
Web ExclusivesJune 2022Annals Graphic Medicine - Dr. Mom: Medical ConferenceFREEGrace E. Farris, MDGrace E. Farris, MDUniversity of Texas, Austin, Texas (G.E.F.)Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/G22-0022 SectionsAboutVisual AbstractPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail Download figure Download PowerPoint Comments0 CommentsSign In to Submit A Comment Karima KhamisaUniversity of Ottawa25 May 2022 Can relate! Felt this way at a conference recently! Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: University of Texas, Austin, Texas (G.E.F.)Disclosures: Disclosures can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=G22-0020.Author/Illustrator Information: Grace E. Farris, MD, is an assistant professor of medicine at Dell Medical School at the University of Texas in Austin, Texas. You can view her work at her website: www.farrisgrace.com.About Dr. Mom: In Dr. Mom, physician and cartoonist Grace Farris examines work–life balance while mothering and doctoring.This article was published at Annals.org on 24 May 2022. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetails Metrics June 2022Volume 175, Issue 6Page: W65-W66 ePublished: 24 May 2022 Issue Published: June 2022 Copyright & PermissionsCopyright © 2022 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,882 | 0,669 |
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 ».