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Enregistrement W4210338049 · doi:10.1503/cjs.013621

History of the Department of Surgery at the University of Toronto: celebrating a centennial of progress and innovation

2022· article· en· W4210338049 sur OpenAlexafffundvenueabout
Robin S. McLeod, Shaf Keshavjee, Najma Ahmed, Robin R. Richards, Michael G. Fehlings, Avery B. Nathens, Ori D. Rotstein, James T. Rutka

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoRockefeller Foundation
Mots-clésCentennialSubspecialtyMedicineAccreditationPrideGraduate medical educationMedical educationFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Now in its centennial year since inauguration, the Department of Surgery at the University of Toronto lays claim to more than 500 faculty, 270 residents, and 250 clinical fellows. There are 7 direct entry residency training programs, and 4 subspecialty programs accredited by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. There have been 10 chairs of the department since 1921. This article chronicles the life and times of the previous chairs in sequence; the success of the department originates from its many talented and luminary surgeons who have innovated and shaped their fields of surgery. In recent years, the department's academic productivity has been characterized by more than 1400 peer-reviewed publications per year, and annual research grant capture in excess of $90 million. Since the time of William Gallie, surgical trainees have been enabled to develop careers in surgery and science through the Gallie Program and, more recently, the Surgeon Scientist Training Program (SSTP) to attain higher graduate degrees. Providing quaternary surgical care at multiple hospital sites in Toronto, the Department of Surgery takes great pride in its robust clinical fellowship programs across all specialties that continue to attract trainees from around the world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0160,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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