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Record W3179478899 · doi:10.4212/cjhp.v74i3.3160

Reconstruire, en mieux

2021· article· es· W3179478899 on OpenAlexaffvenue
Tania Mysak

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2021
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsCanadian Pharmacists Association
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Veuillez pardonner ce titre un peu cliché et, tandis qu'approchent les derniers mois de mon mandat de présidente, permettez-moi, avant de partir, de vous livrer quelques réflexions concernant ce sur quoi la Société canadienne des pharmaciens d'hôpitaux (SCPH) pourrait concentrer ses efforts après la pandémie.J'écris ces quelques lignes entre le congrès Ensemble, qui a remporté un franc succès, et une troisième vague évitable (et prévisible) de COVID-19 dans nos provinces les plus peuplées.C'est un moment intéressant situé dans un espace-temps favorable à la réflexion sur la manière dont nous tirons ou non des enseignements de ce que nous avons vécu et sur la façon dont l'année qui vient de s'écouler façonnera notre avenir.Comme je l'écrivais il y a un an de cela, la COVID-19 a grandement perturbé nos vies, d'un point de vue personnel, professionnel et au sein même de notre Société.Nos sources traditionnelles de revenus et notre manière de gérer nos affaires et nos réseaux ayant été bouleversées, un retour aux normes d'avant 2019 semble très improbable.Comme beaucoup d'autres organismes, la SCPH devra adopter une « nouvelle normalité ».Que nous a appris l'année dernière qui puisse nous guider dans notre parcours pour atteindre ce nouvel état futur?Tout d'abord, les congrès.Pendant des dizaines d'années, nos congrès axés sur la pratique professionnelle ont servi de lieu de rencontre annuelle permettant d'apprendre, de réseauter et, franchement, de générer des recettes importantes pour la Société.Cependant, au cours de la dernière décennie, nous avons constaté un déclin régulier des commandites et de la participation; les revenus qui en ont résulté ont chuté en conséquence.La participation au Congrès de Banff (organisé par nos filiales dans l'Ouest) a connu un déclin similaire.La COVID-19 a remis en question l'avenir même des congrès en présentiel.Seront-ils aussi importants et aussi englobants?Doivent-ils se tenir en personne?En nous réunissant virtuellement à l'occasion du congrès Ensemble, nous avons reçu d'étonnants commentaires concernant son contenu (le contenu des congrès de la SCPH est toujours excellent) et avons été félicités pour la facilité

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.023
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 score0.041
Threshold uncertainty score0.081

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.014
Scholarly communication0.0090.009
Open science0.0020.005
Research integrity0.0080.012
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.006

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 head0.124
GPT teacher head0.437
Teacher spread0.312 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes2
Has abstractno

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