Notice bibliographique
Résumé
Headlines all over the world are issuing dire warnings about the state of healthcare in their respective countries. For example: in the UK, Why is Britain&s;s health service, a much-loved national treasure, falling apart? ( Edwards, 2023 ); in Canada, Health care is showing the cracks it&s;s had for decades. Why it will take more than cash to fix it ( Brend, 2022 ); in the US, Doctors aren&s;t burned out from overwork. We&s;re demoralized by our health system ( Reinhart, 2023 ); in Asia, Healthcare workers are at their breaking point but most don&s;t want to quit ( Leng, 2022 ); in Australia, Why Australia needs a systemic response to burnout ( Warby, 2022 ); and, in Europe, The health workforce crisis in Europe is no longer a looming threat – it is here and now ( WHO, 2023 ). Also strikingly similar is the almost universal acknowledgement that burnout among healthcare providers – which is a factor that diminishes care – has never been higher ( Berg, 2022 ; McEvoy & Thompson, 2022 ). There are as many hypotheses as there are headlines about the reasons for the healthcare crisis that many are experiencing. Researchers suggest, however, that the current deficit-based, hierarchal medical model, a model that conditions our clients/patients to be passive and compliant users of the system ( Haus, 2017 ; Rider et al., 2018 ), as well as the emphasis on economic and commercial metrics that are incongruent with personal and healthcare values ( Rider et al., 2018 ), has contributed to a dissonance that is negatively impacting healthcare around the world.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,041 |
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 ».