MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7097929062

International Medical Workforce Collaborative Conference

2008· article· en· W7097929062 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforcePopulationHealth careHealth human resourcesWorkforce planningPopulation healthProductivityHuman resources
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to provide an overview of documented attempts to implement needs-based health human resource planning in Canada and discuss an innovative needs-based approach to family physician planning in one Canadian province that facilitates the evaluation of policy options to address the gap between the supply of and requirements for family physicians. Background/Recent Research in Area Recently, there have been two exhaustive reviews of documented attempts at needs-based health human resource (HHR) planning worldwide (Tomblin Murphy et al., 2004, Tomblin Murphy et al., 2007a). One of the overall conclusions of both reviews was that HHR planning in Canada has tended to be based on utilization patterns, the supply of health care professionals, and/or budgetary capacity, rather than on the actual health care needs of the population or the health policies governing it. There are several limitations to this approach, two of which are that it does not account for trends in population health need or trends in provider productivity. Improvements in health status would reduce the total service requirements in the population and improvements in productivity would increase the supply of services from the stock of providers. If such trends were to unfold, the forecasts would overestimate the requirements for HHR, and if

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2310,081

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,379 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGlobal Health Workforce Issues→Travaux en français237 207→