Let’s Talk LMCC (S01E04): Legal, Ethical and Organizational Aspects of Medicine - Confidentiality and Legal Systems
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the McGill Journal of Medicine (MJM) Let’s Talk LMCC Review. This podcast series was created to aid medical students studying for the Canadian Medical Council (MCC)’s licensing exam. Each episode is created based on specific LMCC objectives and is divided into two sections. In Section 1 we provide an overview of the topic with the help of experts in the field, followed by Section 2 where we review LMCC styled questions to help consolidate knowledge. In this episode, we welcome our expert advisor, Prof. Lara Khoury, an Associate Professor in the McGil Faculty of Law and Associate Member of McGill’s Institute for Health & Social Policy and Biomedical Ethics Unit, to speak on LMCC Objectives 121-4 Confidentiality and 121-5 Legal Systems. This episode was written by MJM Podcast Team members, Esther Kang, Sarah Grech, and Professor Lara Khoury.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,201 | 0,067 |
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 ».