Die Österreichische Apotheke in Zahlen: Jahrgang 2002
Notice bibliographique
Résumé
Zeitversetzte Patienteninformation durch Apotheker ist therapiefrdernd Subsequent supplementary information of the patient by the pharmacist supports therapy 5 Die sterreichische Apotheke in Zahlen Kapitel 1 Falsch eingesetzte Medikamente verursachen in den USA Milliarden an Kosten: "84 billions US $ are spent for drug-related morbidity and mortality in the USA" (Zitat.Prof.L.M.Strand, Universitiy of Minnesota whrend der FIP-Tagung in Vancouver 1997).Auf sterreich umgelegt wren das 1,98 Mrd.. "84 billions US $ are spent for drug-related morbidity and mortality in the USA" (Prof.L.M.Strand, Universitiy of Minnesota during the FIP-Congress in Vancouver in 1997).Transferred to Austria this would mean 1,98 billions.*) inkl.196 Aspiranten nach erfolgreichem Abschluss des Pharmaziestudiums ist eine einjhrige praktische Ausbildung in einer Apotheke mit abschlieender Prfung fr den Apothekerberuf erforderlich.*) including 196 "Aspiranten" (= trainees) after having completed the university studies of pharmacy, graduates have to do one year of practical training in a pharmacy followed by a final examination in order to be allowed to work as pharmacists.**) Zahlen teilweise hochgerechnet **) Figures partly projected Die sterreichische Apotheke in Zahlen *) Personal ohne die 5 Apotheken, die auch eine ffentliche Apotheke betreiben **) Zahlen teilweise hochgerechnet *) exclusive of the five pharmacies which also operate a community pharmacy
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».