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Record W2619221146 · doi:10.1055/s-0041-105655

Immer schön den Überblick behalten

2015· article· de· W2619221146 on OpenAlexaboutno aff
Peter R. Galle, Götz Geldner, Julia Hecht, Alfred Königsrainer, Frank-Gerald Pajonk, Julia Rojahn

Bibliographic record

VenueLege artis - Das Magazin zur ärztlichen Weiterbildung · 2015
Typearticle
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicPublic Administration and Political Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Liebe Leserin, lieber Leser, ein jüngerer Kollege fragt Sie: „Was ist eigentlich der Gemeinsame Bundesausschuss? Und was hat es mit KVen und dem GKV-Spitzenverband auf sich?“ Könnten Sie ihm das erklären? Zugegeben, es ist nicht immer einfach, die Übersicht über die Organisationen, Verbände und Institutionen in unserem Gesundheitswesen zu behalten. Mit manchen hatten Sie während Ihrer Aus- und Weiterbildung sicherlich schon mehr Kontakt als mit anderen. Ihre zuständige Ärztekammer gibt z. B. Weiterbildungszeiten und -inhalte vor. Aber hat bei Ihnen schon einmal der Medizinische Dienst der Krankenversicherung angeklopft? Und was ist dann zu tun? Auf Seite 232 bringen wir die wichtigsten Eckdaten zum MDK für Sie auf den Punkt. In diesem Format des Steckbriefs möchten wir Ihnen künftig in regelmäßigen Abständen Akteure des Gesundheitswesens vorstellen. Vor allem wollen wir dabei der Frage nachgehen, wann Sie mit diesen in Berührung kommen. Gibt es Institutionen, die Sie besonders interessieren? Schreiben Sie uns! Sie erreichen die Redaktion unter: legeartis@thieme.de Genauso komplex wie das deutsche Gesundheitssystem mag dem einen oder anderen der Weg zur erfolgreichen Promotion erscheinen. Wenn es Ihnen auch so geht, dann blättern Sie doch einmal zur Seite 234 dieser Ausgabe. Dort geben wir Tipps, wie Sie Ihre Doktorarbeit erfolgreich planen, durchführen und zu Ende bringen. Eine deutlich dankbarere Aufgabe als das Promovieren, mit der Sie sich schon als chirurgischer PJler oder junger Assistenzarzt konfrontiert sehen können, ist das Versorgen einer Riss-Quetsch-Wunde. Unsere Bilderstrecke am Beispiel einer einfachen Wunde am Knie und einer komplizierten am Finger führt Sie ab S. 265 sicher zum Ziel. Viel Erfolg bei all Ihren Aufgaben – ob groß oder klein – wünschen Ihnen Ihre Herausgeber und Ihre Redaktion Herausgeber P. Galle, Mainz G. Geldner, Ludwigsburg A. Königsrainer, Tübingen F.-G. B. Pajonk, Schäftlarn Experten-Panel P. Berlit, Essen S. Bleich, Hannover J. Bossenmayer, Stuttgart H.- P. Bruch, Lübeck M. Christ, Nürnberg B. Debong, Karlsruhe J. Glatzle, Konstanz T. Hemmerling, Montreal D. F. Hollo, Celle J. Riemann, Ludwigshafen Schlichtungsstelle für Arzthaftpflichtfragen der norddeutschen Ärztekammern, Hannover Redaktion Julia Hecht Dr. Julia Rojahn Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14 70469 Stuttgart E-Mail: legeartis@thieme.de Im Internet Aktuelle Ausgabe: http://www.thieme.de/legeartis Online-Archiv: http://www.thieme-connect.de/products Ärztliche Weiterbildung auf Facebook: ThiemeliebtAerzteinWeiterbildung

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.021
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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.268
Threshold uncertainty score0.896

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0100.011
Open science0.0010.008
Research integrity0.0050.011
Insufficient payload (model declined to judge)0.2680.224

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 head0.050
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.309 · 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
GenreOther

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".

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Published2015
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