How do we address each other in medicine?
Notice bibliographique
Résumé
As we journey through our careers from medical school to residency to fellowship and then to faculty status, we are often confronted with the question of how to address our teachers, learners, and peers. Do we address them as Professor LastName or Doctor LastName, or should we address them by their first names? How would we like to be addressed ourselves, in various settings, and is it OK to speak up with our personal preferences? Although these may seem like simple questions, there are both operational and contextual factors that one should consider in choosing how to address each other in academic health care settings [1]. Often, as we move from institution to institution for training or new faculty positions, we enter a different cultural setting. We may not know the cultural expectations in the new setting, including how to address learners, peers, and those teaching us. Those around us may also not know how we would like to be addressed. Often the expected etiquette will differ from place to place, changing from one city or country to another, or from a more urban to a more rural location. Asking explicitly about this early on can be very helpful to someone just starting.
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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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,021 |
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 ».