Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxismanagement
Notice bibliographique
Résumé
AMA Rapiejko A, Chodkowski J, Kruszewski J, Chciałowski A. Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxis management. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. 2024. doi:10.5114/pja.2024.135734. APA Rapiejko, A., Chodkowski, J., Kruszewski, J., & Chciałowski, A. (2024). Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxis management. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. https://doi.org/10.5114/pja.2024.135734 Chicago Rapiejko, Anna, Jakub Chodkowski, Jerzy Kruszewski, and Andrzej Chciałowski. 2024. "Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxis management". Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. doi:10.5114/pja.2024.135734. Harvard Rapiejko, A., Chodkowski, J., Kruszewski, J., and Chciałowski, A. (2024). Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxis management. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. https://doi.org/10.5114/pja.2024.135734 MLA Rapiejko, Anna et al. "Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxis management." Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology, 2024. doi:10.5114/pja.2024.135734. Vancouver Rapiejko A, Chodkowski J, Kruszewski J, Chciałowski A. Assessment of medical students’ knowledge of anaphylaxis management. Alergologia Polska - Polish Journal of Allergology. 2024. doi:10.5114/pja.2024.135734.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».