Notice bibliographique
Résumé
In the sunny, coastal city of San Diego, California, USA, the American Academy of Dermatology (AAD) hosted the 2024 AAD Annual Meeting, bringing together the brightest minds in the dermatology space in the USA and Canada.The number of attendees was close to 20,000, likely making the 2024 AAD Annual Meeting the largest dermatology meeting ever by attendance.The scientific program was alive with 339 sessions on dermatological topics ranging from hidradenitis suppurativa and atopic dermatitis, to clinical practice topics such as dermoscopy and bedside manner differences with patients.The Plenary Session provided attendees with updates from Academy leadership and the chance to learn from award-winning named lecturers and select guest speakers on current topics that impact dermatologists, including changes in healthcare concerns and changes in educational delivery tools.The Chair's welcome was delivered by Hensin Tsao, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA, who tantalized the audience of 13,000 collaborators with the promise of opportunities given at the Annual Meeting.The dermatology field is witnessing an unprecedented era of breakthroughs in therapies and technologies.These exciting and fundamental changes to its practice bring vast and complex challenges.Tsao encouraged the audience to rally together to support this revolution with collective wisdom: "Together we can accelerate the pace of innovation, share knowledge freely, and uplift our practice and to new heights."He called on dermatologists to ignite and collaborate in a shared vision to heal, innovate, and to inspire using the Annual Meeting as a beacon of collaboration.Each year, the AAD Annual Meeting offers the invaluable experience of discussing and networking for new ideas to advance dermatological care and impact 300 million lives.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,014 |
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 ».