Amélioration continue — S’évaluer pour savoir où on en est et là où l’on veut aller
Bibliographic record
Abstract
Pour s’améliorer, il faut dresser le portrait de la situation actuelle en considérant diverses perspectives. La réalisation d’un projet d’amélioration continue permet une gestion de la performance, par la comparaison et le suivi de l’évolution de différents indicateurs sur une période déterminée, dans l’atteinte de l’objectif initialement proposé. L’examen des problématiques, notamment les gaspillages, permet de trouver des solutions et d’accorder la priorité à celles susceptibles d’engendrer des répercussions positives. Les diététistes/nutritionnistes gagnent à appliquer cette démarche d’amélioration continue dans leur pratique professionnelle. Le temps gagné lors de la résolution des problématiques leur permettra d’augmenter efficacité et efficience, pour ainsi être en mesure de passer davantage de temps auprès des usagers à exercer les compétences pour lesquelles elles sont les seules spécialistes.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".