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Enregistrement W4394817001 · doi:10.5114/pedm.2024.136280

Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology

2024· article· en· W4394817001 sur OpenAlexaboutno aff
Paulina Pokrywka, Halla Kamińska, Przemysława Jarosz‐Chobot

Notice bibliographique

RevuePediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetologyPediatric endocrinologyDiabetes mellitusMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AMA Pokrywka P, Kamińska H, Jarosz-Chobot P. Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology. Pediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism. 2024;30(1):45-47. doi:10.5114/pedm.2024.136280. APA Pokrywka, P., Kamińska, H., & Jarosz-Chobot, P. (2024). Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology. Pediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism, 30(1), 45-47. https://doi.org/10.5114/pedm.2024.136280 Chicago Pokrywka, Paulina, Halla Kamińska, and Przemysława Jarosz-Chobot. 2024. "Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology". Pediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism 30 (1): 45-47. doi:10.5114/pedm.2024.136280. Harvard Pokrywka, P., Kamińska, H., and Jarosz-Chobot, P. (2024). Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology. Pediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism, 30(1), pp.45-47. https://doi.org/10.5114/pedm.2024.136280 MLA Pokrywka, Paulina et al. "Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology." Pediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism, vol. 30, no. 1, 2024, pp. 45-47. doi:10.5114/pedm.2024.136280. Vancouver Pokrywka P, Kamińska H, Jarosz-Chobot P. Importance of simulation-based medical education and its application in diabetology. Pediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism. 2024;30(1):45-47. doi:10.5114/pedm.2024.136280.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,301 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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