MJM MedTalks (S02E04+05): Building Healthcare: How Architecture Influences Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The McGill Journal of Medicine (MJM) Podcast Series, MJM MedTalks, interviews members of the medical and health sciences community from McGill, and beyond to gain insights into their careers, research, advocacy, and more. This series aims to enhance knowledge sharing between experts and trainees in the medical field. In this episode, Renée-Claude Bider, a Master’s student in medical physics and Podcast Associate at the McGill Journal of Medicine, interviews Prof. Annmarie Adams, who is jointly appointed in McGill University's School of Architecture and the Department of Social Studies of Medicine. Dr. Annmarie Adams trained as an architect and architectural historian at UC Berkeley. Her research focuses on how medicine, gender, and architecture intersect. In the first part of their conversation, Bider and Prof. Adams discuss the history of hospital architecture, starting in the late 1800s and focusing on Montreal and Canadian institutions, including the Royal Victoria Hospital, Montreal Neurological Institute, Montreal General Hospital, The McGill University Health Centre (Montreal, Canada), Sick Kids (Toronto, Canada) and McMaster Children’s Hospital (Hamilton, Canada). In the second part of their conversation, Bider and Prof. Adams discuss the architecture of specialized healthcare spaces, such as long-term care homes, birthing suites, palliative care, and cancer centers. They end their conversation by discussing Prof. Adams' ongoing research into the life of influential physician Maude Abbott and advice for trainees in the medical field. A glossary of terms, a content overview, a list of relevant links and research articles, supplementary images from Prof. Adams’ collection, and a transcript of the interview are included in the show notes for this episode.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,119 | 0,011 |
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 ».