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Enregistrement W4294351386 · doi:10.36834/cmej.73818

Five ways to get a grip on organizational logistics, backends, and workflows

2022· article· en· W4294351386 sur OpenAlexaffvenue
Cynthia Rosa Ventrella, Tarek Taifour, Laura Rendón, Adamo A. Donovan

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpreadsheets and End-User Computing
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowHumanitiesPolitical scienceKnowledge managementComputer scienceBusinessBusiness administrationProcess managementSociologyManagementPhilosophyEconomicsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organizational backends and logistics are often complex and many institutions set-up their workflows based on manual and tedious processes that negatively shape their interactions with stakeholders. Incorporating new technologies can be intimidating. However, a plethora of financially and technically accessible resources that do not require any coding knowledge, can be utilized by institutions to enhance their organizational workflow and stakeholder experience. Guided by our own learning experiences in optimal logistical set-up and user design, we wish to highlight five effective and easily implementable tricks to aid higher institutions and student groups in healthcare to accomplish their administrative duties.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0140,049
Communication savante0,0390,069
Science ouverte0,0050,026
Intégrité de la recherche0,0100,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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