Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been substantial immigration of physicians to developed countries, much of it coming from lower-income countries. Although the recipient nations and the immigrating physicians benefit from this migration, less developed countries lose important health capabilities as a result of the loss of physicians. METHODS: Data on the countries of origin, based on countries of medical education, of international medical graduates practicing in the United States, the United Kingdom, Canada, and Australia were obtained from sources in the respective countries and analyzed separately and in aggregate. With the use of World Health Organization data, I computed an emigration factor for the countries of origin of the immigrant physicians to provide a relative measure of the number of physicians lost by emigration. RESULTS: International medical graduates constitute between 23 and 28 percent of physicians in the United States, the United Kingdom, Canada, and Australia, and lower-income countries supply between 40 and 75 percent of these international medical graduates. India, the Philippines, and Pakistan are the leading sources of international medical graduates. The United Kingdom, Canada, and Australia draw a substantial number of physicians from South Africa, and the United States draws very heavily from the Philippines. Nine of the 20 countries with the highest emigration factors are in sub-Saharan Africa or the Caribbean. CONCLUSIONS: Reliance on international medical graduates in the United States, the United Kingdom, Canada, and Australia is reducing the supply of physicians in many lower-income countries.
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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 | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».