Surgeon-Scientists Going Extinct
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To define the concept of surgeon-scientists and identify the root causes of their decline in number and impact. The secondary aim was to provide actionable remedies. BACKGROUND: Surgeons who conduct research in addition to patient care are referred to as "surgeon-scientists." While their value to society remains undisputed, their numbers and associated impact have been plunging. While reasons have been well identified along with proposals for countermeasures, their application has largely failed. METHODS: We conducted a systematic review covering all aspects of surgeon-scientists together with a global online survey among 141 young academic surgeons. Using gap analysis, we determined implementation gaps for proposed measures. Then, we developed a comprehensive rescue package. RESULTS: A surgeon-scientist must actively and continuously engage in both patient care and research. Competence in either field must be established through protected training and criteria of excellence, particularly reflecting contribution to innovation. The decline of surgeon-scientists has reached an unprecedented magnitude. Leadership turning hospitals into "profit factories" is one reason, a flawed selection process not exclusively based on excellence is another. Most importantly, the appreciation for the academic mission has vanished. Along with fundamentally addressing these root causes, surgeon-scientists' path to excellence must be streamlined, and their continuous devotion to innovation cherished. CONCLUSIONS: The journey of the surgeon-scientist is at a crossroads. As a society, we either adapt and shift our priorities again towards innovation or capitulate to greed for profit, permanently losing these invaluable professionals. Successful rescue packages must not only involve hospitals and universities but also the political sphere.
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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 | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».