Communicating a negative prognosis by primary care physicians
Notice bibliographique
Résumé
AMA Biesiada AM, Ciałkowska-Rysz A, Mastalerz-Migas A. Communicating a negative prognosis by primary care physicians. Medycyna Paliatywna/Palliative Medicine. 2022;14(4):189-196. doi:10.5114/pm.2022.127091. APA Biesiada, A. M., Ciałkowska-Rysz, A., & Mastalerz-Migas, A. (2022). Communicating a negative prognosis by primary care physicians. Medycyna Paliatywna/Palliative Medicine, 14(4), 189-196. https://doi.org/10.5114/pm.2022.127091 Chicago Biesiada, Aleksander M, Aleksandra Ciałkowska-Rysz, and Agnieszka Mastalerz-Migas. 2022. "Communicating a negative prognosis by primary care physicians". Medycyna Paliatywna/Palliative Medicine 14 (4): 189-196. doi:10.5114/pm.2022.127091. Harvard Biesiada, A., Ciałkowska-Rysz, A., and Mastalerz-Migas, A. (2022). Communicating a negative prognosis by primary care physicians. Medycyna Paliatywna/Palliative Medicine, 14(4), pp.189-196. https://doi.org/10.5114/pm.2022.127091 MLA Biesiada, Aleksander et al. "Communicating a negative prognosis by primary care physicians." Medycyna Paliatywna/Palliative Medicine, vol. 14, no. 4, 2022, pp. 189-196. doi:10.5114/pm.2022.127091. Vancouver Biesiada A, Ciałkowska-Rysz A, Mastalerz-Migas A. Communicating a negative prognosis by primary care physicians. Medycyna Paliatywna/Palliative Medicine. 2022;14(4):189-196. doi:10.5114/pm.2022.127091.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».