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Enregistrement W4378437922 · doi:10.1515/9780773587526-002

Remerciements

2012· book-chapter· fr· W4378437922 sur OpenAlexafffundabout
Jean‐Louis Denis

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensCanadian Nurses Association
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous désirons souligner la contribution de sept groupes de boursiers -ainsi que celle des groupes à venir -à l'évolution continue d'une importante expérience de formation.Ces boursiers apportent une vigueur nouvelle au leadership dans le système de prestation de services de santé.Nous tenons également à remercier les enseignants principaux et les enseignants invités qui ont joué un rôle actif et qui ont modelé et peaufiné le programme de formation initial et les méthodes d'enseignement.Les dirigeants et le personnel de la Fondation canadienne de la recherche sur les services de santé ont depuis le début constitué le pivot organisationnel de cet important programme, particulièrement Nina Stipich et Jessie Checkley, qui en ont assumé le leadership, la coordination et la réalisation.Le formidable soutien qu'ont apporté Jennifer Verma, Jasmine Neeson, Kerrie Whitehurst et Beth Everson à la coordination et à la production du présent ouvrage mérite également d'être souligné.Nous désirons également remercier l'équipe de conception et de développement du programme FORCES de 2003 : Steven Lewis,

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2280,106

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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