Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
THE HISTORY AND EVOLUTION of medical regulation around the globe has varied tremendously as humanity has gotten more interconnected by enhanced communication and transportation capabilities. The original processes of medical regulation in Atlantic Canada are varied and inconsistent -in need of modernization. In “Models in Professional Regulation: Choices for Atlantic Canada” Louise Sweatman presents the current state of affairs and possible models for modernization of Atlantic Canadian medical regulation. Will this lead to real change?In “Increasing Access to a Diverse Mental Health Workforce through Emergency Reciprocity Licensure” Ann Nguyen and colleagues review the rapid change and growth of tele-mental health care in New Jersey by the program during the COVID-19 pandemic. The initiative was very successful in diversifying the tele-mental health workforce and better matching patients' preferred language with that of the provider. What's next? Will the insatiable desire to change and grow allow for regulations that adopt such care more permanently?Scott and Olivia Metzger authored “A Shift Left: Revised Regulations for Opioid Prescribing in New Jersey”. The straightforward process they present to modernize controlled substance prescribing and monitoring was recently adopted by their state to decrease risks of developing OUD and OD deaths. Early follow up indicates some success. Will this lead be a process that other states can adopt with similar success?Each article represents the insatiable desire to change and grow—tremendous innovation and motivation for modernization of medical regulation to improve patient access, care, and outcomes. Can we keep up the momentum?
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découle