Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A virtual reality neurosurgery simulator with haptic feedback may help in the training and assessment of technical skills requiring the use of tactile and visual cues. OBJECTIVE: To develop a simulator for craniotomy-based procedures with haptic and graphics feedback for implementation by universities and hospitals in the neurosurgery training curriculum. METHODS: NeuroTouch was developed by a team of more than 50 experts from the National Research Council Canada in collaboration with surgeons from more than 20 teaching hospitals across Canada. Its main components are a stereovision system, bimanual haptic tool manipulators, and a high-end computer. The simulation software engine runs 3 processes for computing graphics, haptics, and mechanics. Training tasks were built from magnetic resonance imaging scans of patients with brain tumors. RESULTS: Two training tasks were implemented for practicing skills with 3 different surgical tools. In the tumor-debulking task, the objective is complete tumor removal without removing normal tissue, using the regular surgical aspirator (suction) and the ultrasonic aspirator. The objective of the tumor cauterization task is to remove a vascularized tumor with an aspirator while controlling blood loss using bipolar electrocautery. CONCLUSION: NeuroTouch prototypes have been set up in 7 teaching hospitals across Canada, to be used for beta testing and validation and evaluated for integration in a neurosurgery training curriculum.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle