Un vent de renouveau pour la revue Soins d’urgence!
Bibliographic record
Abstract
Nous sommes très heureuses de vous présenter le cinquième numéro de la revue Soins d’urgence. Puisque nous avons enfin la possibilité de se rencontrer en présentiel lors du Congrès annuel de l’Association des infirmières et infirmiers d’urgence du Québec (AIIUQ), le comité éditorial avait le désir de vous présenter ce numéro autrement. D’une part, le plan graphique de la revue a été revisité. En effet, pour ce numéro (et ceux à venir!), nous avons collaboré avec la graphiste MissPixels que nous remercions chaleureusement pour un travail de grande qualité. De plus, pour souligner le retour en présentiel, nous avons, pour la première fois, imprimé la revue afin qu’elle soit plus largement diffusée et lue. Ainsi, les participants du Congrès 2022 de l’AIIUQ sont les premiers à lire ce numéro dans sa version imprimée.
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 | 0.024 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.008 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.011 |
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".