Expandindo o Ensino de Cirurgia Global no Brasil: Perspectivas após o 35º Congresso Brasileiro de Cirurgia
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O 35º Congresso Brasileiro de Cirurgia foi marcado por discussões inovadoras para a educação cirúrgica no país. Pela primeira vez, o Colégio Brasileiro de Cirurgiões incluiu a Cirurgia Global na pauta principal do congresso, proporcionando uma oportunidade única de repensar como as habilidades cirúrgicas são ensinadas a partir de uma perspectiva de saúde pública. Essa discussão nos leva a considerar por que e como o ensino da Cirurgia Global deve ser expandido no Brasil. Embora pesquisadores e instituições brasileiras tenham contribuído para a expansão do campo desde 2015, as iniciativas de educação em Cirurgia Global ainda são incipientes em nosso país. Basear-se em estratégias bem-sucedidas pode ser um ponto de partida para promover a área entre os profissionais de cirurgia nacionais. Neste editorial, discutimos potenciais estratégias para expandir as oportunidades de educação em Cirurgia Global e propomos uma série de recomendações a nível nacional.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".