OMICS and 21st Century Brain Surgery from Education to Practice: James Rutka of the University of Toronto Interviewed by Joseph B. Martin (Boston) and Türker Kılıç (İstanbul)
Notice bibliographique
Résumé
The Science-in-Backstage interviews aim to share experiences by global medical and life sciences thought leaders on emergent technologies and novel scientific, medical, and educational practices, situating them in both a historical and contemporary science context so as to "look into the biotechnology and innovation futures" reflexively and intelligently. OMICS systems diagnostics and personalized medicine are greatly impacting brain surgery, not to forget the training of the next generation of neurosurgeons. What do the futures hold for the practice of, and education in 21(st) century brain surgery in the age of OMICS systems science, personalized medicine, and the use of simulation in surgeon training? James Rutka is a clinician scientist and a world leader in diagnosis and treatment of brain tumors. He is Professor and Chair of the Department of Surgery at the Faculty of Medicine, University of Toronto, a President Emeritus of the American Association of Neurological Surgeons, and Editor-in-Chief of the Journal of Neurosurgery. Professor Rutka was interviewed for the global medical, biotechnology, and life sciences readership of the OMICS: A Journal of Integrative Biology to speak on these pressing questions in his personal capacity as an independent senior scholar. The issues debated in the present interview are of broad relevance for 21(st) century surgery and postgenomics medicine. The interviewers were Professor Joseph B. Martin, Harvard Medical School Dean Emeritus in Boston and Joint Dean of Medicine at Bahçeşehir University in İstanbul, and the author of "Alfalfa to Ivy: Memoir of a Harvard Medical School Dean," and Professor Türker Kılıç, Dean of Medicine at Bahçeşehir University in İstanbul, and an elected member of the Turkish Academy of Sciences.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,029 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».