The SOMERS Index: A simple instrument designed to predict the likelihood of rural career choice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The World Health Organization has drawn up a set of strategies to encourage health workers to live and work in remote and rural areas. A comprehensive instrument designed to evaluate the effectiveness of such programs has not yet been tested. Factors such as Stated rural intention, Optional rural training, Medical sub-specialization, Ease (or self-efficacy) and Rural Status have been used individually or in limited combinations. This paper examines the development, validity, structure and reliability of the easily-administered SOMERS Index. DESIGN: Limited literature review and cross-sectional cohort study. SETTING: Australian medical school. PARTICIPANTS: A total of 345 Australian undergraduate-entry medical students in years 1 to 4 of the 5-year course. MAIN OUTCOME MEASURES: Validity of the factors as predictors of rural career choice was sought in the international literature. Structure of the index was investigated through Principal Components Analysis and regression modelling. Cronbach's alpha was the test for reliability. RESULTS: The international literature strongly supported the validity of the components of the index. Factor analysis revealed a single, strong factor (eigenvalue: 2.78) explaining 56% of the variance. Multiple regression modelling revealed that each of the other variables contributed independently and strongly to Stated Rural Intent (semi-partial correlation coefficients range: 0.20-0.25). Cronbach's alpha was high at 0.78. CONCLUSIONS: This paper presents the reliability and validity of an index, which seeks to estimate the likelihood of rural career choice. The index might be useful in student selection, the allocation of rural undergraduate and postgraduate resources and the evaluation of programs designed to increase rural career choice.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».