Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,000 |
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 découle