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Enregistrement W4391534609 · doi:10.1590/0100-6991e-20243667-en

Expanding Global Surgery Education in Brazil: Perspectives after the 35th Brazilian Surgical Congress

2024· article· en· W4391534609 sur OpenAlexaff
Luiza Telles, Ayla Gerk, Letícia Nunes Campos, Sofia Wagemaker Viana, Ana Woo Sook Kim, Natália Zaneti Sampaio, Roseanne Ferreira, Joaquim Murray Bustorff‐Silva, David P. Mooney, Cristina Pires Camargo

Notice bibliographique

RevueRevista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Political scienceMedicineMedical educationEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 35th Brazilian Congress of Surgery marked a turning point for surgical education in the country. For the first time, the Brazilian College of Surgeons included Global Surgery on the main congressional agenda, providing a unique opportunity to rethink how surgical skills are taught from a public health perspective. This discussion prompts us to consider why and how Global Surgery education should be expanded in Brazil. Although Brazilian researchers and institutions have contributed to the fields expansion since 2015, Global Surgery education initiatives are still incipient in our country. Relying on successful strategies can be a starting point to promote the area among national surgical practitioners. In this editorial, we discuss potential strategies to expand Global Surgery education opportunities and propose a series of recommendations at the national level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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