P.015 Demographics of Canadian neurosurgery residents – a national cross-sectional study from the Canadian Neurosurgery Research Collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian Neurosurgery Research Collaborative (CNRC) is a new consortium of neurosurgery residency programs set-up to facilitate the planning and implementation of multi-center studies. As a trainee-led organization, it will focus on resident-initiated, resident-driven projects. The goal of this study is to assess the demographics of Canadian neurosurgery residents, with particular focus on their academic and subspecialty interests. Methods: After approval by the CNRC, an online survey will be sent to all Canadian neurosurgery residents and fellows with reminders at 2, 4 and 6 weeks. Anonymous, basic demographic data will be collected. Specific interest towards the various subspecialties, research and academic vs community practice will be measured. The data will be crossed with the ongoing Canadian Neurosurgery Operative Landscape study to assess the impact of case volume on academic and subspecialty interests. Results: This is the first study providing a snapshot of Canadian neurosurgery residents at all levels of training. The study is ongoing and the official results will be presented at the meeting. As one of the first CNRC studies, it will also demonstrate the effectiveness of the collaborative. Conclusions: Understanding the demographics and interests of Canadian neurosurgery residents will allow the CNRC to better fulfill its mission.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».