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Enregistrement W4408227401 · doi:10.4103/cjrm.cjrm_8_25

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2025· article· fr· W4408227401 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Gavin Gerard Parker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Rural Medicine · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les services de santé en milieu rural sont un élément à part entière de la vie rurale. Bien qu’environ 19%1 des Canadiennes et Canadiens vivent dans des zones rurales, seuls 8%2 des médecins y exercent. Ce chiffre est de 14% pour les médecins de famille et de 2% pour les spécialistes.2 Cela signifie que les médecins et les équipes de santé en milieu rural devront faire face à des charges de travail plus importantes et à des patients plus complexes, le tout dans un contexte de ressources limitées et de distances plus grandes par rapport aux soins tertiaires. L’absence de plan national des effectifs, l’absence de plan de service pour les communautés/hôpitaux et l’absence d’une culture de responsabilité sociétale de la part des institutions de formation et d’autorisation d’exercer nous ont conduits à ce problème. La SMRC est une petite organisation qui espère inspirer de grands changements dans notre système actuel. Nous avons connu un succès incroyable avec notre Programme national de formation et compétences avancées. Votre directeur général et chef des opérations travaillent dur pour trouver un financement continu pour ce programme si important. Nous travaillons d’arrache-pied à la définition d’une stratégie en matière de santé rurale et de ressources humaines afin d’informer les décideurs politiques et les établissements d’enseignement pour qu’ils prennent des décisions socialement responsables lorsqu’il s’agit de former nos futurs collègues. En outre, nous travaillons activement à la création de ce que nous considérons comme étant les valeurs fondamentales d’une formation médicale rurale afin d’aider les futurs praticiens à apprécier une pratique généraliste complète. En tant que membres, vous pouvez contribuer à ce travail. Nous vous invitons à participer à notre 32e conférence annuelle sur la médecine en milieu rural et éloigné, qui se tiendra du 24 au 26 avril 2025. Le thème de la conférence de cette année sera: “ Where the Rivers Meet: Building Bridges in Rural Medicine for a Brighter Future”. Il s’inspire de la convergence des rivières à Winnipeg, notre ville d’accueil. Ce thème symbolise le pouvoir de la connexion-réunir les professionnels de la santé en milieu rural pour partager les connaissances, favoriser la communauté et relever les défis de l’épuisement professionnel qui sont devenus encore plus pressants après la pandémie. Il y aura des occasions d’apprendre et de contribuer aux sujets susmentionnés avec des collègues et des chefs de file éclairés. En tant qu’organisation bénévole, nous trouverons toujours une place pour des collègues enthousiastes et passionnés qui souhaitent faire avancer la mission de la Société. Je vous remercie à nouveau pour le travail que vous accomplissez dans le soutien de vos communautés. Il est temps que les décideurs sachent que les personnes qui cultivent notre nourriture, s’occupent de nos ressources et protègent nos paysages méritent un accès équitable aux soins de santé. Vivre dans ces endroits n’est pas seulement un choix, mais aussi un privilège.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6610,540

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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