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Enregistrement W4388714916 · doi:10.1186/s12968-023-00968-3

Challenges and opportunities for early career medical professionals in cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging: a white paper from the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance

2023· review· en· W4388714916 sur OpenAlexfundno aff
Purvi Parwani, Tiffany Chen, Bradley D. Allen, Kimberly Kallianos, Ming‐Yen Ng, Rebecca Kozor, Olukayode O. Aremu, Kanwal M. Farooqi, Aurelio Secinaro, Fabrizio Ricci, Sarah Moharem-Elgamal, Gabriela Liberato, Akhil Narang, Vineeta Ojha, Chiara Bucciarelli‐Ducci, Sven Plein, Karen Ordovás

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCircle Cardiovascular ImagingBayer
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingHealth professionalsAngiologyFace (sociological concept)Medical educationRadiologyCardiologyHealth carePolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early career professionals in the field of Cardiovascular Magnetic Resonance (CMR) face unique challenges and hurdles while establishing their careers in the field. The Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR) has expanded the role of the early career section within the society to foster the careers of future CMR leaders. This paper aims to describe the obstacles and available opportunities for the early career CMR professionals worldwide. Societal opportunities and actions targeted at the professional advancement of the early career CMR imagers are needed to ensure continuous growth of CMR as an imaging modality globally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,031
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,226 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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