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Notice bibliographique
Résumé
age of physicians in rural areas, particularly in the northern parts of the province and on the remoter parts of Vancouver Island. People living in these areas have reduced access to health care and poorer health outcomes compared with people in the rest of BC.1 In Canada, more than 9 million people, 30.4 % of the population, live in predominantly rural regions. Al-though 20.6 % of Canadian resi-dents live in towns of under 10 000 people, they are served by only 9.3 % of the country’s physicians. The province has 1 accred-ited medical school, at the Uni-versity of British Columbia (UBC). In 2003 its intake of stu-dents was 128, despite a pro-jected annual need in BC of at least 300 physicians.2 This situation led in 2000 to the development of an academ-ic, community and political will to address the growing physi-cian shortage quickly, by means that would fit the geography and culture of BC. Citizen protests in rural areas and a strike in 2000 by physicians in the northern city of Prince George further focused atten-tion on the distribution of health resources. There are 2 broad education-al approaches to increasing the number of physicians per capita and correcting the rural–urban maldistribution: the distributed approach, in which the medical school that is already established develops branch operations in remote areas, and new start, which involves building an addi-tional medical school in a re-mote area. Both have been tried. There is growing evidence that students from smaller com-munities are more likely to end up working in rural areas than those from larger ones, and that physicians are more likely to work near where they trained.3 On that basis, UBC created its own solution to BC’s shortage of northern and rural physicians by developing 3 geographically distributed campuses in partner-ship with 2 existing universities:
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,911 | 0,911 |
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 ».