Notice bibliographique
Résumé
Sean Maher joined the Department of Surgery in March 2021 as Senior Business Manager, bringing a decade of experience in healthcare management. As an undergraduate at the Pennsylvania State University, he earned a degree in Health Policy Administration. After graduation, he spent more than five years at the University of Pennsylvania Health System, starting in the Department of Neurology. After moving to the Temple Health System, he discovered that his true passion is in the financial – not operational – side of healthcare management. While at Temple, he earned an MBA from Gwynedd Mercy University and advanced to become Senior Financial Analyst for projections, handling budgets for the entire health system. As the Department of Surgery’s Senior Business Manager, Maher is applying his skills in financial management and analysis. In addition to having overall responsibility for the Department’s budget, Maher is working to streamline the collection, analysis and dissemination of financial data to clinicians within the Department. He is building a financial model to help physicians to better understand and continually improve their own performance data. “I’m most excited about getting this statistical information to the physicians on a monthly basis,” he says. “Once everything is automated, they’ll be able to drill down to see the financial information associated with the procedures they are performing.” Maher, who grew up in Northeast Philadelphia, met his wife in Sea Isle City (his favorite vacation). They now live in Upper Dublin with their daughter, Quinn, who turns two in August.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,041 |
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 ».