The Oral Examination One More Hurdle to Go
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Congratulations! You have made it to the last stage of the ABCN certification process: the oral examination. As you may already know, this step consists of three separate, but equally important parts. Although each element emphasizes different approaches and content, they will all be used to judge your depth of clinical knowledge, neuropsychological skills, and your general clinical practice. The three parts of the exam are described in Box 5.1. Oral examinations are held twice a year, in May and October. In order to verify specific dates, you can either check the ABCN webpage or call the ABCN office (see Chapter 1 for contact information). When we wrote this book, the oral exams were held in Chicago and only in Chicago. This means that, unlike the written examination, you will not be able to take the orals at a conference when it comes near you. The odds are you will have to travel. Still, Chicago is centrally located and generally quite easy to fly to. As such, it is the most geographically accessible location available for the majority of the United States and Canada. So, rather than complaining that you have to travel to Chicago to take your orals, be thankful that ABCN did not decide to offer the examination in Sitka, Alaska.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,092 |
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 ».