Notice bibliographique
Résumé
Some may remember an aging colleague who, we believed, stayed in practice far too long.We wondered whether their patients obtained optimal care in the twilight of their (surgeons') careers.Imagine, also that, your Division wanted to hire a new recruit.This individual would introduce modern skills.Due to limited hospital resources, the aging surgeon would need to vacate their position for the new recruit.The timing of retirement for some surgeons has been impacted by the unemployment or underemployment of recent graduates in Canada. 1 This editorial addresses the sensitive topic of retirement.It is usually discussed behind closed doors at the Heads of surgical services committee meetings.Discussion on retirement should not be a sensitive topic; it affects us all, and we have a collective responsibility to address it.By being proactive, plastic surgeons can avoid the consequences of a haphazard transition (Box 1).I will tackle the topic using a two-pronged fashion.First, I will summarize what the literature and law say about retirement for surgeons.Second, I will share my experience with transitioning to retirement.Hopefully, you will take something from this editorial that will be of use to you.Box 1. Consequences of a Haphazard Transition to Retirement.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».