MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221018407 · doi:10.1503/cjs.018420

Growing academic global surgery: opportunities for Canadian trainees

2022· article· en· W4221018407 sur OpenAlexafffundvenueabout
Xiya Ma, Dominique Vervoort, Anna Dare

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcMaster UniversityQueen's UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineGeneral partnershipGlobal healthCurriculumMedical educationEquity (law)Nature versus nurturePublic relationsNursingPublic healthPolitical sciencePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global surgery has seen exponential growth over the past few years, and Canadian trainees' interest in the field has followed. Global surgery is defined by a commitment to health equity and community partnership. Engagement with its core principles is relevant for all Canadian surgical trainees and offers a perspective into inequities in surgical access and outcomes for patients and communities, both locally and globally. Several opportunities in academic global surgery for trainees have emerged in Canada, but appear to be underutilized. This article highlights existing Canadian global surgery initiatives, including formal postgraduate curricula, research and policy collaborations, trainee networks, advocacy projects, dedicated fellowships, and conferences. We identify areas in which institutions and departments of surgery can better support trainees in exploring each of these categories during training. Canadian trainees' exposure to global surgery can nurture their roles as future health advocates, communicators, and leaders locally and beyond.

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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0230,008
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,149 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of SurgeryMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207