Notice bibliographique
Résumé
I would like to thank The Canadian Journal of Urology for this kind invitation to contribute an article to the Legends in Urology section.While I have never considered myself to be in the category of legend, I greatly appreciate the opportunity to reflect on my career.In addition to telling a story, I will focus on a few themes including innovation, international education and medical leadership.I was born in what was a small town at the time, Brampton, Ontario on the fringes of Toronto.That small town is now over 600,000 people and part of the large urban area of Canada's largest city.My mother was a nurse and my father was an elementary school principal.When my Dad moved to this town in the mid 1950's from the family farm, he was the principal of the only school.I played little league baseball as a kid and although I thought I was a pretty good second baseman, my limited hitting skills positioned me as less than a legend in baseball.Aside from my mother, other connections to medicine in my family included a couple of uncles who were surgeons.I did not have a significant amount of contact with them but knew they were urology doctors, however I had little notion of what exactly that entailed.In fact, my great uncle, Dr. Lloyd McAninch, founded the urology residency training program at the University of Western Ontario in the 1950's and was himself a legend in urology locally, nationally and in the Northeastern Section of the AUA where he served as President in 1973-1974.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,053 |
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 ».