EDITORIAL What Do Family Medicine Residency Graduates Do?
Notice bibliographique
Résumé
Physician workforce policy is a challenging arena, littered over the years with various mispro-nouncements. At the moment, there seems to be agreement that the United States has a surplus of physicians and too many specialist physicians. I There is less certainty about the primary care physician supply, with some suggesting serious shortages and others suggesting we already have about the right number.2 Regardless of whether we have the right number of primary care physi-cians, we know we have not solved distribution problems of the existing workforce, specifically neglecting some populations such as rural com-munities.1 Family physicians are unequivocally trained to be primary care clinicians and as a group represent a highly versatile physician ca-pacity, deployable in behalf of improved health care for people of all ages, in all walks of life, and in all types of communities. To plan for balanced health care systems that are more effective than we now have, we need to know more about what family physicians actually do after they complete their training. One quarter of a century after establishing family medicine residencies, it has become possi-ble to describe and analyze at least the first por-tions of the careers of residency-trained family physicians in the United States. The report in this issue of the Journal by West et aP uses the 1991
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».