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Record W1649996691 · doi:10.5489/cuaj.1141

Est-ce qu’on est séduit par un robot ?

2013· article· fr· W1649996691 on OpenAlexaffvenueabout
J. Curtis Nickel

Bibliographic record

VenueCanadian Urological Association Journal · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsKingston General HospitalQueen's University
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Note de l'éditeur : Ce journal se veut un journal du peuple, par le peuple et pour le peuple.Pour ce faire, nous avons invité des experts qui font autorité dans leur domaine, au Canada et dans le monde entier, à rédiger des éditoriaux.Cette fois-ci, c'est au tour de J. Curtis Nickel de s'attaquer au phénomène de la robotique avec férocité.Son article provoquera de fortes réactions de la part de ses collègues, d'un côté comme de l'autre de la barrière, tant il est convaincant et puissamment argumenté, comme je l'ai rarement vu à propos de cette importante question critique.Dans ce numéro, on retrouve un certain nombre d'articles inhabituels et intéressants.Mickelson, Kaplan et MacNeily décrivent comment un curriculum en urologie centré sur l'étudiant, et accompagné d'un apprentissage actif, s'est développé de façon « accidentelle », et comment ce programme remporte haut-la-main la satisfaction des résidents et du personnel.Serait-ce là un modèle envisageable pour le pays ?Cela n'est pas impossible.Quant à Gagnon, Simard et Tu, ils commentent les résultats d'un sondage effectué auprès des populations du Québec et du Vermont, sur le niveau de connaissances de ce que font les urologues.Il n'est pas surprenant de constater que le sondage a révélé un manque profond de familiarité de notre domaine.Pour ce qui est de l'idée que plus le public est sensibilisé, plus il est facile d'obtenir des allocations de ressources, j'abonde dans le sens des auteurs que si le public connaissait mieux l'urologie, il serait plus en mesure d'apprécier la façon dont nous contribuons à la santé et au bien-être de la population.Par contre, Richard Casey adopte une position diamétralement opposée.Il soutient que cela n'a, en réalité, pas vraiment d'importance avec, pour preuve à l'appui, la confusion courante entre l'urologie et la neurologie que fait même sa propre mère.Quelle que soit votre opinion sur ce sujet et les autres thèmes couverts dans cette édition, nous aimerions connaître votre point de vue et recevoir vos commentaires.Veuillez nous faire parvenir un courriel à josephine.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: Commentary
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.088

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.035
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0110.017
Scholarly communication0.0120.015
Open science0.0020.004
Research integrity0.0080.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.272 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes3
Has abstractyes

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