Global Neurosurgery at the University of Toronto: Past and Present Efforts, and a Charter for the Future
Notice bibliographique
Résumé
Kenneth McKenzie arrived in Toronto in 1923, bringing with him the legacy of being the first neurosurgeon in Canada. Since then,Toronto has established itself as the hub of Canadian neurosurgery, in both volumes of cases, the strength of trainees, as well asresearch output (1). As one of the largest training programs in North America (2), Toronto has had ongoing international connections,chiefly through the fellowship programs within our division. However, to our recollection,the earliest instance in which Torontodemonstrated a concerted effort towards the formal work in global neurosurgery was through the persistent and continued efforts ofAb Guha (1957-2009), who amongst many philanthropic activities, establish the National Neuroscience Institute in Calcutta (India), hiscity of birth, as his goal. Since then, interest in global neurosurgery has remained strong within our division, with multiple continuedand consistent collaboration areas. These include Mark Bernstein’s travels within Africa and SouthEast Asia, expanding the reach ofawake craniotomies; James Rutka’s efforts to strengthen local surgeons throughout Ukraine; George Ibrahim’s collaborations in Haiti toexpand the surgical treatment of pediatric neurosurgical conditions; and MojganHodaie’s work on structured curricula for neurosurgeryresidents. Simultaneously, Toronto neurosurgery has focused on encouraging fellows from low- and middle-income countries (LMIC’s)to join our center, in many cases funded by the first Chair in International Neurosurgery (3).
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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».