Notice bibliographique
Résumé
Extract For many reasons, 1986 was a particularly memorable year. On a personal front, it marked the birth of my daughter Lauren Jessie. Along with her younger sister Rachel Erin, born 4 years later, fatherhood was and remains a profound, life-changing blessing, second to none. This was also the year I moved to New York City to begin my training in psycho-oncology, a discipline devoted to understanding the psychological dimensions of cancer, at Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Up until then, most of my education had been in Winnipeg, Canada. There I completed my medical degree, followed by a residency in the Department of Psychiatry at the University of Manitoba. Somewhere along the way, it struck me that the psychological care of patients with cancer was largely being ignored and that their needs were enormous. After exploring where I might learn more about this, all fingers pointed toward Sloan Kettering and the Department of Psychiatry led by Dr. Jimmie Holland. Dr. Holland was a preeminent, global pioneer and founder in the field of psycho-oncology.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,547 | 0,370 |
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 ».