Twenty-Four Years’ Experience With a Pulmonary Pathology Journal Club: What Have We Learned?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: A monthly pathology journal club has met for 24 years. It was established to help members stay apprised of the literature relevant to diagnostic pulmonary pathology. OBJECTIVE.—: To assess whether the journal club met its goal and to report on opportunities identified for improvement. DESIGN.—: To determine whether articles chosen for discussion as opposed to notation were more significant, Scopus citation indices for article types reviewed from January 2007 to November 2023 were compared. A survey of current faculty was undertaken to determine if the club was meeting expectations and to identify improvement opportunities. RESULTS.—: Articles from January 2007 to November 2023 included 858 discussed and 3385 noted. Mean (SD) citation count was 103.0 (409.80) for discussion and 64.9 (259.77) for notation articles (P < .001). The citation count was noticeably right skewed, as articles with high citation counts inflated the mean. Members were mostly satisfied with the way the journal club was structured and managed. Members most valued the summary of the articles, followed by the live discussion. Opportunities for improvement included decreasing the number of journals scanned, decreasing detail in summaries, and using generative artificial intelligence (AI) to facilitate summary generation. A pilot using AI anecdotally reduced preparatory time, but the human-edited summary included more specific context, critical commentary, and enhanced take-home messages, providing a more nuanced analysis. CONCLUSIONS.—: The journal club met its initial goal. Opportunities for improvement have been identified including the use of generative AI to facilitate article summarization.
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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 | 0,024 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».