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Enregistrement W1923409247 · doi:10.36834/cmej.36566

The Canadian International Medical Graduate Bottleneck: A New Problem for New Doctors

2011· article· en· W1923409247 sur OpenAlexaffvenueabout
Evan Watts, Joel Davies, David Metcalfe

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIMGBottleneckMedical educationGraduate medical educationPopulationMatching (statistics)Residency trainingMedicineFamily medicineComputer scienceAccreditationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A growing population of Canadian students are travelling outside of Canada for medical training. The purpose of this study is to assess the opportunity for Canadians studying medicine abroad (CSAs) to secure post-graduate medical residency positions as International medical graduates (IMGs) in Canada.Methods: Current statistics on IMG applicants into the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) will be compared to the number of CSAs applying to return to Canada.Results: In 2010, 75% (1232) of IMG applicants were unmatched following application to CaRMS, despite a doubling in positions reserved for IMGs from 2003. An estimated 3750 CSAs are currently attending over 55 medical schools globally; a six-fold increase since first reports in 2006. Between 2012 and 2014, it is estimated that 72.8% of CSAs will graduate, with 90.4% hoping to return to Canada for post-graduate residency training. Discussion: The increasing population of CSAs poses a significant risk for future IMGs attempting to secure postgraduate training positions in Canada. From this perspective, we have coined the term ‘Canadian IMG Bottleneck’ – which describes the funnelling effect that has been created by the growing number of CSAs and the limited number of IMG residency positions available in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0160,008
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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