Bibliographic record
Abstract
En tant que médecins ruraux, nous comprenons mieux que quiconque l’importance des relations dans nos communautés. Nombre d’entre vous sont non seulement des soignants compatissants dans votre région, mais aussi des entraîneurs, des mentors, des bénévoles et des chefs d’entreprise. N’ayant pas eu le privilège d’une éducation en milieu rural, mon épouse, Jennifer, et moi-même avons été ravis de pouvoir élever nos enfants au sein d’une communauté accueillante, culturellement diversifiée et solidaire. La SMRC entretient des relations fructueuses avec plusieurs autres organisations qui définissent des politiques ayant un impact sur la santé rurale. L’une des relations les plus remarquables est celle avec le Collège des médecins de famille du Canada (CMFC). La création de la Feuille de route rurale et du plan de mise en œuvre qui en découle est le fruit d’une collaboration importante entre nos deux organisations. Des centaines de nos membres ont bénéficié du Programme national de formation et compétences avancées, soulignant aussi une autre collaboration importante. En 2023, nous avons été invités à la séance de réflexion sur la conception pédagogique et le point de vue de la SMRC a été intégré dans les aspects de la refonte du curriculum de la formation en médecine familiale. Récemment, la présidente sortante, la Dre Sarah Lesperance, notre directrice de l’exploitation, Jennifer Barr, et moi-même avons eu plusieurs occasions de dialoguer avec le nouveau directeur général du CMFC, le Dr Mike Allan, le président, le Dr Mike Green, ainsi que d’autres membres de leur conseil d’administration. Nous avons introduit le concept de notre rôle dans la « validation rurale », le plus en amont possible, des décisions qui affectent nos membres et, plus important encore, de nos communautés. Il s’agissait de la première réunion d’un engagement continu en faveur de réunions collaboratives entre nos organisations. Même avec l’arrivée proche de l’automne, les membres de l’exécutif continuent leurs efforts pour représenter la SMRC lors de diverses réunions. Nous serons présents à la conférence WONCA Rural-Ubuntu 2024 en Afrique du Sud en septembre. Ce même mois, l’Association médicale canadienne nous a invités à présenter ses excuses aux peuples autochtones à Victoria, ce qui devrait constituer un acte de réconciliation important. En octobre, nous retrouverons nos collègues australiens à Rural Medicine Australia à Garramilla (Darwin).Le Mini Rural & Remote est de retour et aura lieu à Charlottetown, Île-du-Prince-Édouard, du 29 novembre au 1er décembre 2024. L’opportunité d’apprendre et de s’améliorer aux côtés de ces organisations aux vues similaires est un privilège, et nous ferons tout notre possible pour bien vous représenter.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.013 | 0.030 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".