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Enregistrement W3010189346 · doi:10.3171/2019.12.focus19859

The initial experience of InterSurgeon: an online platform to facilitate global neurosurgical partnerships

2020· article· en· W3010189346 sur OpenAlexaff
Jacob Lepard, S. Hassan A. Akbari, Faizal Haji, Matthew C. Davis, William Harkness, James M. Johnston

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipEnthusiasmSession (web analytics)Duration (music)MedicineFamily medicineBusinessPsychologyFinanceAdvertisingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Despite general enthusiasm for international collaboration within the organized neurosurgical community, establishing international partnerships remains challenging. The current study analyzes the initial experience of the InterSurgeon website in partnering surgeons from across the world to increase surgical collaboration. METHODS: One year after the launch of the InterSurgeon website, data were collected to quantify the number of website visits, average session duration, total numbers of matches, and number of offers and requests added to the website each month. Additionally, a 15-question survey was designed and distributed to all registered members of the website. RESULTS: There are currently 321 surgeon and institutional members of InterSurgeon representing 69 different countries and all global regions. At the time of the survey there were 277 members, of whom 76 responded to the survey, yielding a response rate of 27.4% (76/277). Twenty-five participants (32.9%) confirmed having either received a match email (12/76, 15.8%) or initiated contact with another user via the website (13/76, 17.1%). As expected, the majority of the collaborations were either between a high-income country (HIC) and a low-income country (LIC) (5/18, 27.8%) or between an HIC and a middle-income country (MIC) (9/18, 50%). Interestingly, there were 2 MIC-to-MIC collaborations (2/18, 11.1%) as well as 1 MIC-to-LIC (1/18, 5.6%) and 1 LIC-to-LIC partnership. At the time of response, 6 (33.3%) of the matches had at least resulted in initial contact via email or telephone. One of the partnerships had involved face-to-face interaction via video conference. A total of 4 respondents had traveled internationally to visit their partner's institution. CONCLUSIONS: Within its first year of launch, the InterSurgeon membership has grown significantly. The partnerships that have already been formed involve not only international visits between HICs and low- to middle-income countries (LMICs), but also telecollaboration and inter-LMIC connections that allow for greater exchange of knowledge and expertise. As membership and site features grow to include other surgical and anesthesia specialties, membership growth and utilization is expected to increase rapidly over time according to social network dynamics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,100 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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