Notice bibliographique
Résumé
Welcome to our final issue of 2024 and the completion of our 15 th year of operation!We have much to celebrate.We had great yet unfulfilled plans for a 10-year celebration at the Canadian Conference on Medical Education in April 2020, and we all know what happened then.However, in 2025, at the International Congress on Academic Medicine (https://icam-cimu.ca/#eventdetails-program),you will see a lot of the CMEJ.Again, this year, we present the "Top Articles from the CMEJ."It was very successful last year, the first time we ran that event. 1 In addition, we will have a highly visible display where you can meet some of our editors and learn more about the CMEJ.When picking up your registration package, you may also snag a physical handout with some interesting facts about the CMEJ, and the abstracts of the articles highlighted at our "Top Articles" session (so that you may read up ahead of time).Welcome also to the next five years of the CMEJ's contributions to medical education here in Canada and internationally!With 15 years of history as a player in medical education, we are looking ahead to the next five and how we might continue to lead and bring greater insight and innovation to our readers.
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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 | 0,012 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,043 |
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 ».