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Notice bibliographique
Résumé
Physician, regulate thyself! We could not agree more with aCMAJ editorial1 that suggests confidence in physicians is at the core of what we do. We also agree that strong licensing and regulatory bodies are needed. Long before the Shipman case came to light in the United Kingdom, med-ical regulatory authorities in Canada began making significant progress to-ward transparency and increased public accountability. There are now more public representatives on the councils of the regulatory authorities, and most disciplinary hearings are open to the public and the media. Furthermore, the medical regula-tory authorities recognize that a physi-cian’s performance may decline over time, and that the quality and safety of any individual physician’s practice need regular review. Thus, the top priority for the Federation of Medical Regula-tory Authorities of Canada is revalida-tion of licensure. Medical regulatory authorities around the world are examining the recommendations in the fifth report of the Shipman Inquiry2 with a view to doing everything possible to prevent a similar occurrence in their own juris-dictions. Although our organizations must learn from this sad and appalling case, it is an extreme example of failure in a multicomponent system and should not be viewed as representative of the system as a whole.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,714 | 0,524 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».