705 research outputs found

    INFO 357-82 Data Communications and Networking

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    INFO 970-82 Telecommunications and Networking

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    Evolution of green shipping research: themes and methods

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    Over the past 30 years, there have been growing concerns on theenvironmental impacts of maritime transportation, which have attractedgreat attention from both academia and practitioners. Understandingdevelopments in this area can help guide future research. We conducteda comprehensive review of green shipping research, comprising 213papers published in transportation journals in SSCI of 2017 over theperiod 1988–2017. We find that research on green shipping hasincreased greatly since 2012, accounting for 77.5% of the reviewedpapers. The main focus today on green shipping was on air pollution,and the classification of green shipping practice, such as technical measures,operational options, market-based measures, and recycling andreusing, is becoming clear. According to the existing studies, futureresearch on green shipping must strengthen technology research tonot only solve practical problems, but also to establish a theoreticalgreen shipping system. Moreover, researchers from different countriescould cooperate with each other to give effective suggestions on settingstandards and laws of green shipping. Finally, we identify the futureresearch themes will focus on setting up green shipping system andlegislation and policy

    Online ad auctions: an experiment

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    A human subject laboratory experiment compares the real-time market performance of the two most popular auction formats for online ad space, Vickrey- Clarke-Groves (VCG) and Generalized Second Price (GSP). Theoretical predictions made in papers by Varian (2007) and Edelman et al. (2007) seem to organize the data well overall. Efficiency under VCG exceeds that under GSP in nearly all treatments. The difference is economically significant in the more competitive parameter configurations and is statistically significant in most treatments. Revenue capture tends to be similar across auction formats in most treatments

    Peut-on prédire l'échec aux examens d’aptitude à partir des résultats scolaires des étudiants en médecine?

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    Background: In 2015, the Medical Council of Canada increased the minimum pass level for the Medical Council of Canada Qualifying Examination Part I, and students had a higher rate of failure than in previous years. The purpose of this study was to predict students at an increased odds of examination failure to allow for early, targeted interventions.   Methods: We divided our dataset into a derivation cohort and two validation cohorts and used multiple logistic regression to predict licensing examination failure. We then performed receiver operating characteristics and a sensitivity analysis using different cutoffs for explanatory variables to identify the cutoff threshold with the best predictive value at identifying students at increased odds of failure. Results: After multivariate analysis, only pre-clerkship GPA was a significant independent predictor of failure (OR 0.76, 95% CI [0.66, 0.88], p < 0.001). The probability of failure increased steeply when the pre-clerkship GPA fell below 80% and 76% was found to be the most efficient cutoff for predicting failure (OR 9.37, 95% CI [3.08, 38.41]). Conclusions: Pre-clerkship performance can predict students at increased odds of licensing examination failure. Further studies are needed to explore whether early interventions for at-risk students alter their examination performance.Contexte : En 2015, le Conseil médical du Canada a resserré les exigences de réussite à l’examen d’aptitude du Conseil médical du Canada, partie I, entraînant un taux d’échec plus élevé que les années précédentes. L’objectif de cette étude était de détecter les étudiants ayant de plus grande probabilité d’échec à l’examen afin de permettre des interventions ciblées en temps utile. Méthodes : Nous avons comparé les données d’une cohorte de dérivation et deux cohortes de validation et nous avons utilisé la régression logistique multiple pour prédire l’échec à l’examen d’aptitude. Nous avons ensuite effectué une analyse de la fonction d’efficacité du récepteur et une analyse de sensibilité en utilisant différents seuils pour les variables explicatives afin de déterminer la meilleure valeur prédictive seuil pour cibler une forte possibilité d’échec chez les étudiants. Résultats : L’analyse multivariée a révélé que seule la moyenne générale des étudiants était un prédicteur indépendant significatif de l’échec (OR 0.76, 95 % CI [0.66, 0.88], p < 0.001). La probabilité d'échec augmentait fortement lorsque l'indice de moyenne générale tombait en dessous de 80 %. Le seuil le plus efficace pour prédire l’échec s'est avéré être 76 % (OR 9,37, 95 % CI [3,08, 38,41]). Conclusions : Les résultats scolaires des étudiants en médecine constituent un indicateur de risque d’échec à l’examen d’aptitude. Des études supplémentaires sont nécessaires pour vérifier si une intervention précoce auprès des étudiants à risque peut améliorer leurs résultats à l’examen

    Does Applying Biomedical Knowledge Improve Diagnostic Performance When Solving Electrolyte Problems?

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    Introduction. If physicians apply clinical rather than biomedical knowledge when diagnosing, why do we use the basic sciences as the foundation for clinical teaching? In this study we evaluated the contribution of biomedical knowledge to diagnostic performance when solving electrolyte problems. Method. We asked 13 medical students and 19 nephrologists to solve electrolyte problems while thinking aloud, and determined biomedical knowledge application by protocol analysis. We used logistic regression to study the association between biomedical concepts, clinical experience, and performance.Results. Students and nephrologists applied a similar number of biomedical concepts per case (1.8 (±1.1) vs. 1.8 (±1.2), respectively, p = 0.8), but nephrologists were more successful (86.8% vs. 63.5%, p = 0.003). We found a significant interaction between expertise and applying biomedical concepts (p < 0.05). For students the odds of success increased significantly with applying biomedical concepts (odds ratio 4.66 [2.07, 10.48], p < 0.001), whereas for nephrologists there was only a trend towards improved performance (odds ratio 1.72 [0.94, 3.11], p = 0.07). Conclusions. Our results suggest that improving biomedical knowledge of students should improve their performance on electrolyte problems. The performance of experienced physicians may also be improved, but this requires further study before teaching recommendations can be made

    Are we failing to “build on the scientific basis of medicine?”

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    In this article, we question if and why the Canadian national medical education organizations have failed to introduce or promote changes that compel or encourage Canadian medical schools to heed the recommendation from the Future of Medical Education in Canada report to "build on the scientific basis of medicine." We end by offering suggestions on how these organizations could help Canadian medical schools build in the scientific basis of medicine

    Le choix ! Les défis à relever pour améliorer la satisfaction des étudiants en médecine quant à leur choix de spécialité

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    The authors describe the residency match as a two-step process. The first step, the Choice, is where students use a combination of intuitive and analytic information processing to select the specialty that they believe will provide fulfilment and work-life balance over their entire career. The second step, the Match, uses a “deferred-acceptance” algorithm to optimize pairing of students and their specialty choices. Despite being the rate-limiting step, outcomes of the Choice have typically been eclipsed by the outcomes of the Match. A recently published study found that during their second year of residency training, 1 in 14 physicians reported specialty choice regret, which associates with symptoms of burnout in residents. While the obvious solution is to design interventions that improve the specialty choices of students, this approach faces significant challenges, including the fact that: 1) satisfaction with specialty choice is a difficult-to-define construct; 2) specialty choice regret may be misattributed to a poor choice; and 3) choosing is a more complicated process than matching. The authors end by suggesting that if we hope to improve satisfaction with specialty choice then we should begin by defining this, deciding when to assess it, and then creating assessment tools for which there is validity evidence and that can identify the underlying causes of specialty choice regret. Les auteurs décrivent le jumelage des résidents comme un processus en deux étapes. La première étape, le choix, est celle où les étudiants utilisent une combinaison de traitement intuitif et analytique de l'information pour sélectionner la spécialité qui, selon eux, leur apportera l'épanouissement et l'équilibre entre leur vie professionnelle et leur vie privée tout au long de leur carrière. La deuxième étape, l'appariement, utilise un algorithme "d'acceptation différée" pour optimiser l'appariement des étudiants et de leurs choix de spécialité. Bien qu'il s'agisse de l'étape limitant le taux de réussite, les résultats du choix ont généralement été éclipsés par ceux du jumelage. Une étude récemment publiée a révélé que, durant leur deuxième année de résidence, un médecin sur quatorze regrette d'avoir choisi une spécialité, ce qui est associé à des symptômes d'épuisement professionnel chez les résidents. Bien que la solution évidente soit de concevoir des interventions qui améliorent les choix de spécialité des étudiants, cette approche est confrontée à des défis importants, notamment le fait que : 1) la satisfaction à l'égard du choix de la spécialité est un concept difficile à définir ; 2) le regret du choix de la spécialité peut être attribué à tort à un mauvais choix ; et 3) le choix est un processus plus compliqué que l'appariement. Les auteurs concluent en suggérant que si nous espérons améliorer la satisfaction à l'égard du choix de la spécialité, nous devrions commencer par définir ce concept, décider quand l'évaluer, puis créer des outils d'évaluation pour lesquels il existe des preuves de validité et qui peuvent identifier les causes sous-jacentes des regrets à l'égard du choix de la spécialité
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