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Record W4388146290 · doi:10.15353/cjo.v84i2.4978

Dix façons de faire la promotion de votre clinique gratuitement

2022· article· fr· W4388146290 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

I l existe de nombreux outils pour vous aider à faire connaître votre clinique d'optométrie auprès du public.Vous devez les trouver, les utiliser et apprendre à en tirer le maximum.1. RECOMMANDATIONS Des patients satisfaits attirent d'autres patients satisfaits.L'ajout d'un programme de recommandation pourrait être une façon d'encourager vos patients à passer le mot au sujet des services que vous offrez.Jetez un coup d'oeil sur les autres cabinets et entreprises pour découvrir comment ils récompensent les recommandations.Vos patients n'ont rien à perdre en parlant de votre cabinet à leurs amis et à leur famille. CARTES DE R ABAISLorsqu'un patient quitte votre clinique, remettez-lui quelque chose de précieux.Remettez-lui une carte professionnelle sur laquelle sont indiquées la date de son prochain rendez-vous et son ordonnance.Remettez-lui un bon d'échange qu'il peut utiliser pour s'acheter une deuxième paire de lunettes ou qu'il peut donner à un membre de sa famille. R APPELS AU SUJET DES RENDEZ-VOUS ET DES PRODUITSVous savez quand le prochain rendez-vous d'un patient devrait être pris.Lui envoyer un rappel amical à l'approche de cette date peut l'inciter à recourir de nouveau à vos services.Vous pouvez prendre le prochain rendez-vous d'un patient à la fin de son rendez-vous ou l'appeler chaque année pour planifier son prochain rendez-vous.Cependant, pour que cette technique soit efficace, assurez-vous de lui envoyer des rappels.Il en va de même pour les produits dont il a besoin.Envoyez-lui un rappel avant qu'il en manque selon l'utilisation normale. ASSUREZ VOTRE PRÉSENCE EN LIGNEMettez en valeur votre marque et votre profil en ligne de la même façon que vous le faites à votre clinique. DOTEZ-VOUS D'UN EXCELLENT SITE WEBCréez un site Web qui contient non seulement votre nom, votre numéro de téléphone, votre adresse courriel et votre emplacement, mais qui est aussi plaisant à regarder et qui incite les gens à le consulter.N'hésitez pas à inclure beaucoup de renseignements au sujet de ce qui distingue votre clinique des autres.Abordez toute spécialisation médicale que vous offrez à votre clinique, comme les traitements pour la sécheresse oculaire ou la thérapie visuelle.Dix façons de faire la promotion de votre clinique gratuitement Keri Sculland Keri Sculland est rédactrice de contenu et réviseure à Marketing4ECPs.En tant que spécialiste du contenu et des communications, Keri rédige des articles universitaires et professionnels pour des journaux et des magazines partout en Amérique du Nord depuis plus d'une décennie.Pour en savoir plus sur Keri et Marketing4ECPs, consultez le site www.marketing4ecps.com.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.025
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.178
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0250.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0080.006
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.017
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.000

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 head0.037
GPT teacher head0.418
Teacher spread0.381 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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