Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».