MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1583711341 · doi:10.3171/2011.9.jns111038

Discovering neurosurgery: new frontiers

2011· article· en· W1583711341 sur OpenAlexaff
James T. Rutka

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSyracuse University
Mots-clésSubspecialtyMedicineNeurosurgeryEngineering ethicsData scienceMedical physicsNeurosciencePathologyComputer scienceSurgeryPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the centuries, discoveries of lands unknown, treasures lost and buried, and formulas to delineate physicochemical processes have led to advancements in our understanding of how the world is structured and governed. In science and medicine, discoveries are frequently made following deliberate periods of observation and experimentation to test hypotheses. However, in some instances, discoveries may arise either following a "eureka moment" that transcends rigorous scientific experimentation or following a serendipitous observation. In many instances, scientific discoveries will lead to new inventions that are aimed at improving the manner in which tasks or operations are performed. In this address, some of the key discoveries in science and medicine that have impacted significantly on the field of neurosurgery are described. Some of these include discoveries in neuroanatomy, anesthesiology, infectious diseases, antisepsis, and radiology. Discoveries in the field of molecular science, from the discovery of DNA to next-generation DNA sequencing, which have helped improve the diagnosis and prognosis of neurosurgical patients with conditions such as brain tumors, are also described. In the end, these discoveries have led us to new frontiers in the subspecialty practice of neurosurgery. Navigating our way through these new frontiers will undoubtedly lead to additional discoveries that are unimaginable at present but bound to improve the future care of neurosurgical patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,018
Communication savante0,0100,025
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of neurosurgeryMême sujetGlioma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207