History of the Department of Surgery at the University of Toronto: celebrating a centennial of progress and innovation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».