28. Creation of a national in-training examination in radiation oncology: Impact evaluation

Autor: Relke, N., Soleas, E., Lui, C., Jain, M., Misra, A., Sood, N., Varguise, R., Karol, D., Hu, J., Alwazzan, A., Khosa, F., Kordlouie, S., Bowes, D., Strang, B., Croke, J., Giuliani, M., Ingledew, P., Alfieri, J., Lee, A. S., Ross, S., Donoff, C., Gingerich, A., Sebok-Syer, S., Lingard, L., Watling, C., Glover Takahashi, S., St. Amant, L., Dharnrajani, A., Bandiera, G., Kealey, A., Alam, F., McCreath, G., Matava, C., Bahrey, L., Walsh, C., Wiebe, N., Hunt, A., Taylor, T., Branfield Day, L., Rassos, J., Ginsburg, S., Gilchrist, T., Hatala, R., Wang, M. K., Khalid, Z., Cheung, A., Bardana, D., McGuire, A., Braund, H., Turnnidge, J., McEwen, L., Hall, A. K., Dalgarno, N., Dagnone, D., Awad, S. FM., Taylor, D., Lester, B., Cofie, N., Gauthier, S., Schwartz, A., Riddle, J., Dalseg, T., Skutovich, A., Cheung, W., Brzezina, S., Oswald, A., Cooke, L., Frank, J. 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Publikováno v: Canadian Medical Education Journal

Introduction: Due to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, all interviews for internal medicine (IM) subspecialty programs were conducted virtually for the first time across Canada. It is critical to improve the virtual interview process

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid________::a23541f9b9d46f0f6c2d0cacb5c40c69
http://europepmc.org/articles/PMC8463230

Paralysie récurrentielle et goitre sous-sternal : une étude multicentrique italienne

Autor: Testini, M., Gurrado, A., Bellantone, R., Brazzarola, P., Cortese, R., De Toma, G., Franco, I.F., Lissidini, G., Lombardi, C. Pio, Minerva, F., Di Meo, G., Pasculli, A., Piccinni, G., Rosato, L.

Publikováno v: In Journal de Chirurgie Viscérale June 2014 151(3):187-193

Deep learning representations in automatic misogyny identification: What do we gain and what do we miss?

Autor: Fersini E., Rosato L., Candelieri A., Archetti F., Messina E.

In this paper, we address the problem of automatic misogyny identification focusing on understanding the representation capabilities of widely adopted embeddings and addressing the problem of unintended bias. The proposed framework, grounded on Sente

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1299::28ddb795b3149cad2fdc296c8a5a1fce
https://hdl.handle.net/10281/412531

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