Measuring Medical Professionalism

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出版者:Oxford Univ Pr
作者:Stern, David Thomas
出品人:
页数:311
译者:
出版时间:2005-11
价格:$ 62.15
装帧:HRD
isbn号码:9780195172263
丛书系列:
图书标签:
  • Medical Professionalism
  • Professionalism
  • Medical Education
  • Healthcare Ethics
  • Physician Behavior
  • Communication Skills
  • Patient Care
  • Assessment
  • Medical Practice
  • Ethics
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具体描述

Patients who are confident of physicians' intellectual and technical abilities are sometimes not convinced of their professional behaviour. Systemic and anecdotal cases of physician misconduct, conflict of interest, and self-interest abound. Many have even come to mistrust physicians as patient advocates. How can patients trust the intellectual and technical aspects of medical care, but not the professional? In order to enhance and promote professionalism in medicine, one should expect it, encourage it, and evaluate it. By measuring their own professional behaviour, physicians can provide the kind of transparency with which they can regain the trust of patients and society. Not only patients, but also institutions which accredit organizations have demanded accountability of physicians in their professional behaviour. While there has been much lament, and a few strong proposals for improving professionalism, no single reliable and valid measure of the success of these proposals exists. This book is a theory-to-practice text focused on ways to evaluate professional behaviour written by leaders in the field of medical education and assessment.

好的,这是一本关于深度学习在金融市场预测中的应用的图书简介,旨在详细阐述其核心内容,不包含您提到的《Measuring Medical Professionalism》中的任何信息: --- 深度学习驱动的金融市场预测:从理论到实践的高级指南 内容概述: 在当今瞬息万变的全球金融市场中,信息的爆炸式增长和市场复杂性的不断提高,使得传统的计量经济学模型越来越难以捕捉市场的真实动态。本书《深度学习驱动的金融市场预测:从理论到实践的高级指南》正是在这一背景下应运而生。它是一本面向量化金融从业者、数据科学家、高级金融专业学生以及希望利用前沿人工智能技术优化投资策略的专业人士的权威指南。本书不仅仅停留在概念层面,而是深入探讨了如何将复杂的深度学习架构,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及当前最先进的Transformer模型,有效地集成到金融时间序列分析和预测流程中。 全书结构严谨,循序渐进,从基础的金融数据预处理和特征工程开始,逐步引导读者掌握构建、训练和评估高性能预测模型所需的核心技能。 第一部分:金融数据基础与深度学习的融合 本部分首先为读者奠定了坚实的基础。我们详细剖析了金融数据(包括高频交易数据、基本面数据、另类数据)的独特挑战,例如非平稳性、高噪声水平、事件驱动的稀疏性等。随后,我们系统介绍了深度学习在处理这类数据时的优势,并重点讲解了高效的数据清洗、标准化和特征工程技术,特别是如何从原始数据中提取具有预测能力的、低维度的因子。内容涵盖了时间序列分解方法、波动率聚类处理以及利用自然语言处理(NLP)技术从新闻和社交媒体中提取市场情绪信号的初步方法。 第二部分:核心深度学习架构在时间序列预测中的应用 这是本书的核心技术部分。我们不再满足于标准的线性模型,而是将焦点放在那些能够捕捉长期依赖性和复杂非线性关系的深度学习模型上: 1. 循环神经网络(RNNs)与长短期记忆网络(LSTMs): 详细解析了梯度消失/爆炸问题,以及LSTM和GRU(门控循环单元)如何通过引入门控机制来有效解决这些问题,从而在建模资产价格、收益率和波动率的时间演化路径上展现出卓越的性能。书中提供了针对不同市场周期(如牛市、熊市、盘整期)优化的LSTM结构设计实例。 2. 卷积神经网络(CNNs)在特征提取中的角色: 解释了如何将一维或二维CNNs应用于时间序列数据,将时间步长视为空间维度,以自动学习数据中的局部模式和高阶相互作用,特别适用于识别短期交易信号和形态识别。 3. 注意力机制与Transformer模型: 随着“注意力就是一切”(Attention Is All You Need)论文的问世,Transformer架构已成为处理序列数据的最强工具。本书专门用一章篇幅深入探讨了如何修改和应用标准Transformer模型(如编码器-解码器结构)来处理金融时间序列的自回归特性,并展示了它们在多资产联动预测中的潜力,尤其是如何通过多头注意力机制来建模不同资产间的复杂相互依赖关系。 第三部分:高级模型构建与策略集成 仅仅构建一个准确的预测模型是不够的;成功的量化投资需要模型与交易执行的无缝集成。第三部分着重于提升模型实用性和鲁棒性: 1. 模型集成与混合方法: 探讨了如何结合深度学习模型与其他传统模型(如GARCH、随机森林)的优势,构建集成预测系统,以提高预测的稳定性并降低单一模型失败的风险。 2. 不确定性量化与风险管理: 重点介绍了贝叶斯深度学习方法和蒙特卡洛Dropout技术在金融预测中的应用。理解预测的不确定性区间远比点预测本身更重要。本部分提供了如何利用这些技术来构建风险预算和确定最佳头寸规模的实用框架。 3. 强化学习在交易决策中的应用: 将视角从预测转向行动。详细介绍了如何将深度Q网络(DQN)和Actor-Critic(A2C/A3C)架构应用于构建自适应的、能够直接输出买卖信号的交易代理(Agent)。我们探讨了如何设计奖励函数来有效平衡收益与风险(夏普比率、最大回撤)。 第四部分:实际部署、回测与性能评估 本部分是连接理论与实战的桥梁。我们提供了详尽的案例研究,涵盖了从股票、外汇到加密货币市场的实际数据集。内容包括: 稳健的回测框架设计: 强调前视偏差(Look-ahead Bias)和过度拟合(Overfitting)在金融回测中的陷阱,并指导读者如何建立符合实盘条件的、时间驱动的、严格的验证流程。 性能指标的量化评估: 不仅关注准确率(Accuracy),更侧重于金融特有的指标,如信息系数(IC)、排名信息系数(Rank IC)、累积超额收益(CAR)和绩效调整后的风险指标。 模型可解释性(XAI): 鉴于深度学习模型的“黑箱”特性,本书介绍了LIME和SHAP等可解释性工具,帮助交易员理解模型做出特定预测的底层逻辑,从而增强对模型的信任和信心。 本书的每一个章节都配有相应的Python代码示例(主要使用TensorFlow/Keras和PyTorch),确保读者能够立即将所学知识应用于自己的数据和策略开发中。通过系统学习本书内容,读者将掌握利用下一代人工智能技术在复杂金融市场中获得竞争优势的关键能力。 ---

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读后感

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用户评价

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《Measuring Medical Professionalism》这个书名,让我产生了极大的兴趣,因为在我看来,医疗职业的“专业性”并不仅仅体现在精湛的技术和渊博的知识上,更重要的是那些支撑起医患之间信任、保障患者生命安全和尊严的职业操守。如何才能有效地衡量这些看似无形却至关重要的特质,一直是一个令人深思的问题。我猜测,本书会深入探讨“职业操守”在现代医疗体系中的多重意义,并尝试将其分解为一系列可观察、可测量的行为和态度。我非常期待书中能够详细阐述各种用于衡量职业操守的方法论,例如,可能会涉及到问卷设计、访谈技巧、行为观察、案例分析,甚至是模拟情境评估等。我尤其希望了解书中是如何处理主观性与客观性之间的平衡,如何确保评估的公平性、准确性和可靠性。此外,我设想书中可能会包含一些实际的案例研究,通过具体的例子来展示如何应用这些衡量方法,以及如何解读评估结果。这本书的价值在于,它可能为我们提供一套科学、系统的方法,来评估和提升医务人员的职业操守,从而进一步改善医疗质量,增进医患和谐,并最终促进整个医疗行业的健康发展。它的出现,或许能为那些在职业操守方面面临挑战的医疗机构和教育者,提供宝贵的参考和指导。

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当我在书架上看到《Measuring Medical Professionalism》时,我的第一反应是,这绝对是一本能够引发深度思考的书籍。在信息爆炸、科技飞速发展的今天,医学领域也面临着前所未有的挑战,而“职业操守”作为医学的基石,其重要性不言而喻。然而,如何对这种非物质性的品质进行“衡量”,这本身就充满了探索的价值。我猜想,书中会系统地梳理“职业操守”这一概念的历史演变和内涵,并尝试从多个学科视角对其进行解构,比如,医学伦理学、社会学、心理学等。我特别期待看到书中对各种评估工具的详细介绍,这可能包括问卷设计、访谈提纲、行为观察记录表,甚至是如何利用现代技术,如人工智能、大数据等,来辅助评估。我希望书中能够提供关于这些评估方法在不同文化背景、不同医疗模式下的适用性和局限性的讨论。这本书的意义,在于它为如何科学、有效地评价和提升医务人员的职业操守提供了一条可行的路径。这对于培养下一代优秀的医务人员、保障医疗质量、以及重塑社会对医学职业的信任,都具有不可估量的价值。我期待这本书能够为我们揭示,如何用科学的尺子,去丈量和守护医学的“初心”。

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《Measuring Medical Professionalism》这个书名,让我立刻联想到的是一个高度专业化的研究领域。我个人在医学领域有一定涉猎,深知职业操守对于维护医学的尊严和保障患者安全的重要性。然而,如何将这样一种内在的、往往是无形的品质,转化为可量化的指标,这本身就是一个极具挑战性的任务。我猜测,书中会深入探讨“职业操守”这个概念的内涵和外延,可能会从多个维度进行分解,例如,医生的专业知识和技能、医患沟通的技巧、团队协作的能力、以及在面对复杂伦理困境时的决策能力等。我非常好奇作者是如何界定这些维度的,以及他们是否采用了现有的成熟理论框架,比如,医学伦理学、行为科学等。此外,鉴于书名中“Measuring”一词,我预感书中会重点介绍各种量化方法,包括问卷调查、访谈、情景模拟、360度评估,甚至是基于行为观察的评分系统。我期待书中能够提供一些具体的评估工具的范例,并且分析这些工具的信效度,以及它们在不同医疗环境下的适用性。同时,我也会关注书中是否会讨论到在衡量职业操守时可能遇到的挑战和局限性,比如,主观偏见、数据收集的困难,以及如何确保评估的公平性和客观性。总而言之,这本书对我来说,是一次深入了解医学界如何科学、系统地评估和提升职业操守的绝佳机会,我希望能从中获得理论上的启发和实践上的指导。

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《Measuring Medical Professionalism》这个书名,就如同一个信号,指向了医学领域一个亟待解决的关键问题。在当今医疗体系日益复杂、医患关系也变得愈发多元的背景下,单纯的技术能力已不足以衡量一位医生的全部价值。职业操守,这一涉及道德、责任、同情心等诸多维度的概念,其重要性日益凸显。然而,如何将其“量化”,如何进行科学、客观的评估,一直是一个巨大的挑战。我猜想,这本书将深入探讨“职业操守”的定义,并尝试将其分解为一系列可被观察和测量的行为和态度。我尤其感兴趣的是,作者是否会介绍各种创新的评估方法,比如,利用模拟患者、行为编码技术,或者结合电子健康记录的数据分析,来更全面地反映医务人员的职业表现。书中是否会讨论如何处理评估过程中可能出现的偏见,以及如何确保评估结果的有效性和可靠性?我希望这本书不仅能提供理论框架,更能给出实践指导,例如,如何将职业操守的评估融入到医学教育、继续医学教育以及临床实践的绩效评价体系中。这本书的价值在于,它可能为我们提供一套科学、系统化的工具和方法,来更好地识别、培养和激励那些真正具备高度职业操守的医疗专业人士,从而推动整个医疗行业的健康发展。

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读到《Measuring Medical Professionalism》这个书名,我脑海中立刻浮现出一幅画面:一群严谨的学者,在实验室里、在临床现场,用科学的工具和方法,试图捕捉并量化那些构成“医生”这个职业核心价值的微妙之处。它触及的不仅仅是医生的技术能力,更是那些关乎信任、责任、正直和同情的无形资产。我好奇的是,作者是如何定义“职业操守”这个多维度、甚至带有哲学色彩的概念的?是否会借鉴一些心理学、社会学或组织行为学的理论来构建其评估框架?书中是否会详细阐述各种量化工具,比如,信效度分析、量表开发、数据采集策略?我特别希望能看到书中对不同评估方法的比较分析,例如,患者反馈、同行评价、自我评估,以及它们各自的优缺点和适用场景。此外,考虑到医学实践的复杂性,我猜想书中也会探讨如何将这些量化结果应用于实际,比如,在医学教育中如何利用评估结果来改进教学,在临床实践中如何通过评估来促进持续的专业发展,甚至是在医疗质量管理中如何将职业操守纳入评价体系。这本书吸引我的地方在于它尝试将一个抽象的、主观的品质“度量”化,这不仅是对医学界的一种挑战,也是一种对更公正、更有效的医疗服务体系的追求。我希望这本书能提供一套切实可行的方法论,帮助我们更好地理解、评估和提升医疗从业人员的职业素养。

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当我拿到《Measuring Medical Professionalism》时,我最先想到的是它可能提供的一个新的视角来审视那些我们习以为常的医疗行为。职业操守,在很多人眼中,似乎是一种难以言喻的内在品质,是一种“心照不宣”的默契。然而,在现代医学体系日益复杂、医患关系也变得更加多元的今天,仅仅依靠主观的感受来评判似乎已经不足够。这本书的名字本身就点明了核心——“衡量”。这让我联想到,作者是否会从一个更加客观、更加科学的角度出发,去解构“职业操守”这个概念?我猜想,书中会涉及大量的关于评估方法论的讨论,或许会借鉴一些心理测量学、社会学甚至行为经济学的理论,试图找到那些能够被观察、被记录、被量化的行为指标。我特别期待的是,书中是否会提供一些实际操作层面的指导,比如,如何设计一份有效的问卷来收集患者对医生职业操守的反馈?又或者,如何通过同行评估来发现潜在的职业操守问题?我设想,这本书可能不仅仅是理论上的探讨,更是对实践的一种反思和指导。它或许会挑战一些传统的观念,提出一些大胆的假设,并且试图通过严谨的研究来验证这些假设。同时,我也会关注书中是否会讨论到技术在衡量职业操守中的作用,例如,利用电子病历数据、患者反馈系统等,来辅助评估。总而言之,这本书吸引我的地方在于它承诺提供一种“衡量”的标准,这种标准可能会为改善医疗质量、重建医患信任提供新的路径。

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当我第一次看到《Measuring Medical Professionalism》这个书名时,我便对其产生了浓厚的兴趣。在医学这个高度依赖信任和责任的领域,医务人员的职业操守无疑是其最核心的价值之一。然而,如何才能有效地“衡量”这种看不见摸不着却至关重要的品质,一直是困扰着许多医疗机构和教育者的难题。我猜测,这本书将从理论和实践两个层面,深入探讨“职业操守”的内涵,并提出一系列科学的评估方法。我非常好奇书中是否会涉及对不同文化背景下职业操守的比较分析,以及如何构建一个既普适又具有操作性的评估框架。更令我期待的是,书中可能会详细介绍各种具体的评估工具,比如,量表设计、访谈指南、行为观察记录表,甚至是如何利用现代技术手段,如人工智能辅助分析,来提高评估的客观性和准确性。我希望能够了解到这些方法的信效度,以及它们在不同医疗情境下的适用性。这本书的意义在于,它可能为我们提供一套科学、系统的工具和方法,来识别、培养和提升医疗从业人员的职业操守,从而进一步改善医疗服务质量,增进医患互信,并为整个医疗体系的良性发展提供有力支撑。它承诺的是一种更精细、更科学的视角,来守护和传承医学职业的神圣使命。

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当我看到《Measuring Medical Professionalism》这个书名时,我立刻被它所吸引。在我看来,医生不仅仅是掌握技术的人,更是肩负着神圣使命的群体。他们的职业操守,直接关系到患者的生命健康和社会的信任。然而,如何去“衡量”这种操守,却是一个极具挑战性的课题。我推测,这本书会深入探讨“职业操守”的定义,并试图将其从一个抽象的概念,转化为一系列可观察、可量化的行为和特质。我非常好奇书中是否会涉及不同的理论模型,比如,如何从伦理学、心理学、社会学等多个角度去审视和界定职业操守。同时,我也期待书中能够详细介绍各种实用的评估工具和方法,例如,患者满意度调查、同行评审、自我评估、甚至是基于行为数据的分析。我希望能够了解到这些评估方法的信效度,以及它们在不同医疗环境下的适用性。这本书的意义在于,它不仅可以帮助我们更好地理解和认识职业操守的重要性,更重要的是,它能为我们提供一套科学、系统的方法,来评估和提升医疗从业人员的职业素养。这对于改善医疗质量、重建医患信任、乃至整个社会的福祉都具有深远的意义。我期待这本书能够为我们揭示如何将“衡量”这一科学手段,有效地应用于保障和提升医学职业的核心价值。

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《Measuring Medical Professionalism》这个书名,让我产生了浓厚的兴趣,因为这触及了一个非常核心且具有挑战性的议题。在医学领域,专业性早已不是单纯的技术问题,它深深植根于医务人员的道德品质、责任感以及对患者的关怀之中。然而,将这些内在的、往往是难以捉摸的特质进行“衡量”,绝非易事。我预感书中会花大量篇幅去探讨“职业操守”的构成要素,并试图将其分解为一系列可被观察和评估的行为模式。我特别好奇作者是否会引入一些前沿的理论框架,比如,行为经济学、认知心理学,甚至是神经科学的观点,来解释和分析医务人员的职业行为。更令我期待的是,书中很可能包含对各种评估方法的详细论述,从传统的问卷调查、访谈,到更具创新性的360度反馈、情景模拟、甚至是基于大数据分析的评估。我希望能够了解到这些方法是如何设计、如何实施,以及如何解读其结果的。这本书的价值在于,它不仅能够为医学教育和培训提供指导,也能为医疗机构的管理和质量控制提供重要的参考。它或许能帮助我们回答这样一个关键问题:我们如何才能更科学、更有效地识别和培养那些真正具备卓越职业操守的医务人员?这本书的出现,无疑为我们提供了一个深入探索这一复杂命题的绝佳机会,它承诺的是一种更客观、更精细的视角来审视医学的灵魂。

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这本书的封面设计就透着一股严谨而学术的气息,暗色的背景搭配银色的书名,简洁却不失庄重。当我第一次翻开它时,内心的期待是带着一丝审慎的。毕竟,“Measuring Medical Professionalism”这个主题本身就充满了挑战性。职业操守,这个看似抽象的概念,在医疗领域却承载着无数患者的信任与生命的重托。如何将其量化,如何进行科学的评估,这无疑是一个需要深思熟虑的课题。我想象着书中可能包含的各种理论框架、研究模型,甚至是具体的评估工具和量表。或许作者会深入探讨不同文化背景下职业操守的差异,以及如何构建一套普适性的评价体系。我特别好奇的是,书中会不会提及一些具体的案例,来佐证其理论的有效性。例如,通过对医患沟通、团队协作、道德决策等方面的分析,来揭示职业操守的实际体现。又或者,它会触及到医学教育中如何培养和评估学生的职业素养,以及在实际医疗环境中,如何对医生的职业行为进行持续的监督和反馈。考虑到“Measuring”这个词,我预感书中会有大量的数据分析和统计方法的身影。作者是否会分享一些实证研究的结果,用数据说话,来支持其观点?这些问题在我脑海中萦绕,驱动着我想要深入阅读,去探索这本书究竟能带给我怎样的启示。这本书的厚度也让我感到内容一定十分充实,不会是浅尝辄止的理论堆砌。

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