Entrepreneurial vision will define health/medical innovation at the University of Toronto over the next decade
Notice bibliographique
Résumé
If I had been invited to write this article two decades ago, here at the University of Toronto, my definition of innovation for the University of Toronto would have been very similar to what the University aspired to for the previous 50 years, back to 1950. The vision at that time was to generate knowledge creation by training students via the process of curiosity-driven discovery. This prepared them for a singular career path in research by cultivating their direction towards academia within the post-doctoral pathway. In that mindset, discovery was only shared with the public through peer reviewed publications, housed within the ivory towers of universities, far out of reach from the entrepreneurs of the day. The role of the Canadian University was to impact academia. If society benefited from innovative discoveries, it would happen by random osmosis, as it was most certainly not a deliberate mandate of universities to prepare the entrepreneurial minds of scientific translation to in turn deliver the fruits of discoveries for society’s benefit. Rather, that task would be relegated to the established medical and pharmaceutical industry. However, dramatic shifts have occurred in our fields of health sciences and medical care over the last two decades. These have turned the ivory towers of medical science in Canada onto their side.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».