Doceo ergo sum: mentoring surgeons
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Journal of Surgery (CJS) mourns the recent deaths of 3 surgical masters by celebrating their lives as teachers. Jean Couture (1924–2016) was chairman of the department of surgery at Université Laval, where he mentored generations of surgeons.1 Dr. Couture led and taught nationally through organizations such as the Canadian Association of General Surgeons and the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, which he served in many capacities, including as president of both organizations. In the 1990s, when the future of CJS was uncertain, he intervened to bring in the support, financial and academic, of specialty societies. Don Wilson (1917–2017), chairman of the Department of Surgery at the University of Toronto, was also a president of the Royal College. Dr. Wilson was a pioneer of bioethics in Canada, campaigning for its integration into every aspect of specialty training. Tom McLarty (1925–2017) was neither chairman of a department nor president of a national organization, but he inspired love and gratitude among generations of surgeons in southwestern Ontario. His gentle “let me show you how to do that” approach fostered technical excellence and an open mind to innovation among his devoted followers.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,400 | 0,179 |
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 ».