Challenges for rural communities in recruiting and retaining physicians: a fictional tale helps examine the issues.
Notice bibliographique
Résumé
n the 2003 Qubcois movie Seducing Dr Lewis, 1 the island of Sainte-Marie-la-Mauderne in Quebec is in decline, with many of its residents unemployed.A company offers the island's citizens hope for a more prosperous future when it considers building a factory on the island; however, there is one catch: the community must have a permanent family physician.The community's recruitment attempts for a physician have failed for 15 years.Then, through nefarious means, a young doctor, Christopher Lewis, is exiled to the island for a month.Now the community's only hope is to seduce Dr Lewis to stay.This movie offers a number of issues for discussion about the recruitment and retention of family physicians to rural and remote areas.In this commentary, we use the movie to present some of the challenges for rural communities during these processes.The literature on this topic often highlights the perspectives of physicians but not those of communities.It is important to consider the perspectives of communities, as research establishes that they are key to determining why physicians choose some places to practise over others. [2][3]3][4][5][6] Additionally, as some physicians participate in community recruitment processes, it might be helpful to understand the viewpoints of communities in more depth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».