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Enregistrement W6979198419

Mainpro+<sup>®</sup> evaluation.

2020· article· en· W6979198419 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYEXPOSEWork (physics)Troubleshooting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM ADDRESSED: programs from June 2016 to May 2018 to determine users' awareness of the changes made to each program and to determine user engagement and satisfaction. OBJECTIVE OF PROGRAM: To assess changes in CPD program quality, the effects of changes on member understanding of credit reporting and engagement, data accuracy of credit reporting, and the perceptions of the CPD program certification process among providers. PROGRAM DESCRIPTION: Surveys and interviews were conducted with stakeholders from both groups, and consultations occurred with a third-party consultant. Administrative data and program files were also analyzed. More than 33 000 users (about 95% of all Mainpro+ participants) have accessed Mainpro+ since its launch. Satisfaction varies, with 31% of members and 39% of non-member Mainpro+ participants expressing difficulty entering activities. Most users (79%) understand the changes implemented. Among CERT+ users, half (50%) find the platform easy to use, whereas 23% find it difficult; 86% find the CPD program submission requirements somewhat or very clear. Project limitations include difficulty comparing data between phases and a lack of qualitative data. CONCLUSION: The College of Family Physicians of Canada anticipates these program enhancements will lead to higher-quality CPD programs and greater clarity and efficiency for members and CPD providers. All collected data will be used to inform ongoing improvements to both platforms to improve the experience of all users.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2050,030

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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