Penfield and the National Institute of Neurological Diseases and Blindness: A Unique Training and Institutional Model Coupled with Mentorship
Notice bibliographique
Résumé
Richard Leblanc's article 1 traces the history of the establishment of the medical and surgical neurology branches of the National Institute of Neurological Diseases and Blindness (NINDB).The story of this successful endeavor is really a reflection of Wilder Penfield's original professional goals.2,3 The vision for this structure can be traced to academic principles laid out in a 1917 McGill University proposal, while the operational history of a neurosurgical department and the beginnings of the Montreal Neurological Institute (MNI) owe to the efforts of famed thoracic surgeon Edward Archibald, who enticed Penfield to move to Montreal.3 After World War II, there was a clear need for improved neurological and neurosurgical training in North America and Europe, which provided the impetus for the idea of the NINDB branches.Highly motivated and expert medical personnel with military service played a central role within the US Veterans Administration in rebuilding American neurology after the war.Although various well-known figures in neurosurgery and neurology had formed departments at prominent university medical centers in the United States and Canada, there was a dearth of structured neurological and neurosurgical training that also incorporated formal scientific programs.4 Leblanc described the first decade of training and research performed by neurosurgical residents under Penfield at the MNI, which had a structure that allowed residents to train in neurosurgery, neurology, and basic science under one roof.5,6 The training basis begun by Penfield and William Cone in 1928, developed through the founding of the MNI in 1933 and its opening in 1934, was a recipe for producing many of the world's greatest neurologists, neurosurgeons, and scientists for decades thereafter.
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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».