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
Welcome to the Fall 2014 edition of the Jefferson Interprofessional Education and Care Newsletter. It has been a busy Fall at Jefferson and we are excited to share several new developments which have been pushing the envelope in IPE. In October, we hosted our 4th biennial conference, Interprofessional Care for the 21st Century: Redefining Education and Practice. This year we had a record number of conference participants and presenters joining us from a variety of national and international academic and service organizations. Our keynote speakers, Dr. George Thibault, President, Josiah Macy Jr Foundation; Dr. Barbara Brandt, Director, National Center for Interprofessional Practice and Education at the University of Minnesota; Dr. John Gilbert, Principal & Professor Emeritus, University of British Columbia College of Health Disciplines, Co-Chair of the Canadian Interprofessional Health Collaborative; and a team from the Veterans Administration, including Dr. Malcolm Cox, Dr. Stuart Gilman, Dr. Richard Stark and Dr. Kathryn Rugen, collectively challenged and inspired us to re-conceptualize interprofessional education and collaborative practice opportunities for students as we prepare them for a healthcare delivery system that will focus on the triple aim of improving a patient’s care experience, improving the health of patient populations, and reducing the per capita cost of healthcare. One of the articles that follows will highlight the conference presentation of the innovative work of Dr. Susanne Boyle from the University of Glasgow, Scotland and her colleagues. Dr. Boyle’s team explored the area of augmented reality and its applicability to enhancing online interprofessional education through virtual communities.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,153 | 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