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Enregistrement W4320005458 · doi:10.1109/ojemb.2023.3241597

Building a One Country One Licensure Framework: Applications for the Future of Canadian Space Physicians

2023· article· en· W4320005458 sur OpenAlexaffabout
Alex Zhou, Valerie Nwaokoro, Valerie Oosterveld, A. Sirek

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicensureLicenseSpace (punctuation)Health careBusinessTelemedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsMedicinePolitical scienceEconomic growthMedical educationComputer scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space medicine provides care in the most extreme environment known to humankind. The global space economy is forecast to be a $1 trillion industry by 2040. Its increased utilization will require additional legal healthcare support frameworks. We reviewed the current Canadian medicolegal framework for the capability to adapt to this new demand. Currently, Canadian physicians are required to hold a license in each province they practice. As space medicine encompasses multiple medical specialties and its practice is beyond Canadian provincial jurisdictions, we identified medicolegal gaps in the Canadian ability to provide space healthcare. Geographical licensing restrictions have caused detriment to healthcare provision in remote communities, military medicine, and telemedicine, exacerbated by COVID-19. By examining similarities and solutions from these terrestrial situations, bi-directional translational licensing solutions may be found. Recommendations for an improved Canadian licensing framework targeting provision of space medicine may lead to improving healthcare access and universality for Canadians nationwide.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0190,006
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,006

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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