Fostering mentorship for clinician-investigator trainees: overview and recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Clinician Investigator Trainee Association of Canada/ Association des cliniciens-chercheurs en formation du Canada (CITAC/ACCFC) recently published the first survey to assess factors contributing to trainee satisfaction. One key finding is that increased level of mentorship strongly correlates with overall satisfaction; however, while 98% of respondents reported mentorship as important to success, more than 60% expressed some dissatisfaction with the mentorship received. To help address this discrepancy, we reviewed mentorship in academic medicine, focusing on clinician-investigator trainees, and distilled a set of recommendations for mentors, mentees and institutions. SOURCE: OVID and manual curation based on the search terms 'mentorship' AND 'education, medical and research' identified 198 articles. Two authours independently reviewed both titles and abstracts and narrowed them down to 75 articles, based on relevance to mentorship in academic medicine. Consensus resulted in the selection of 19 articles for detailed review. Principal findings and Conclusion: Mentorship is beneficial at each training stage and is associated with greater research productivity, career retention and promotion. Nevertheless, more rigorous studies are needed, especially regarding cost-effectiveness. Studies have identified the characteristics of good mentors, including the ability to ensure open communication, ability to maintain confidentiality and ability to ensure that there is no mentor-mentee competition. Similarly, the characteristics of good mentees have been identified as the ability to take ownership of a project and the ability to build a network or team of mentors. The literature has also identified the actions that institutions can take to facilitate mentorship, which include mentor training and recognizing mentorship through awards.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle