Transplantation and Surgery: A Discussion on the Current and Future Direction of Renal Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Jeff Warren, MD, FRCPC, is an associate professor at the University of Ottawa within the Department of Surgery, Division of Urology. He has been a staff Urologist since 2009 and obtained his fellowship in multi-organ transplants, including kidneys and pancreases, from the University of Western Ontario. He received his MD from the University of Ottawa in 2002 and also completed his residency at the University of Ottawa in 2007. He is currently the head of surgical foundations for all surgical residency programs at the University of Ottawa. His clinical interests are in kidney transplantation surgery, minimally invasive surgery, and medical education. Dr. Tom Skinner, MD, FRCPC, is a transplant fellow at the University of Ottawa within the Department of Surgery, Division of Urology. He received his MD from Dalhousie University in 2012 and completed his Urology residency at Queen’s University in 2017. He has a BSc. from the University of British Columbia and a MSc. from McGill University. His clinical interests are in minimally invasive surgery, renal transplantation, surgical education, and healthcare economics. During this interview, Dr. Skinner and Dr. Warren discuss the current state of transplant surgery, the biggest challenges to transplanting patients, and the future of the specialty. They also discuss robotic surgery and the Spanish model for organ donation.
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 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 | 0,025 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».