The initial experience of InterSurgeon: an online platform to facilitate global neurosurgical partnerships
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».