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Enregistrement W1987749209 · doi:10.1186/1472-6920-13-125

Characteristic profiles among students and junior doctors with specific career preferences

2013· article· en· W1987749209 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésSpecialtyPreferenceMedicineWorkforceMedical educationFamily medicinePopularityObstetrics and gynaecologyChartPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Factors influencing specialty choice have been studied in an attempt to find incentives to enhance the workforce in certain specialties. The notion of "controllable lifestyle (CL) specialties," defined by work hours and income, is gaining in popularity. As a result, many reports advocate providing a 'lifestyle-friendly' work environment to attract medical graduates. However, little has been documented about the priority in choosing specialties across the diverse career opportunities.This nationwide study was conducted in Japan with the aim of identifying factors that influence specialty choice. It looked for characteristic profiles among senior students and junior doctors who were choosing between different specialties. METHODS: We conducted a survey of 4th and 6th (final)-year medical students and foundation year doctors, using a questionnaire enquiring about their specialty preference and to what extent their decision was influenced by a set of given criteria. The results were subjected to a factor analysis. After identifying factors, we analysed a subset of responses from 6th year students and junior doctors who identified a single specialty as their future career, to calculate a z-score (standard score) of each factor and then we plotted the scores on a cobweb chart to visualise characteristic profiles. RESULTS: Factor analysis yielded 5 factors that influence career preference. Fifteen specialties were sorted into 4 groups based on the factor with the highest z-score: "fulfilling life with job security" (radiology, ophthalmology, anaesthesiology, dermatology and psychiatry), "bioscientific orientation" (internal medicine subspecialties, surgery, obstetrics and gynaecology, emergency medicine, urology, and neurosurgery), and "personal reasons" (paediatrics and orthopaedics). Two other factors were "advice from others" and "educational experience". General medicine / family medicine and otolaryngology were categorized as "intermediate" group because of similar degree of influence from 5 factors. CONCLUSION: What is valued in deciding a career varies between specialties. Emphasis on lifestyle issues, albeit important, might dissuade students and junior doctors who are more interested in bioscientific aspects of the specialty or have strong personal reasons to pursue the career choice. In order to secure balanced workforce across the specialties, enrolling students with varied background and beliefs should be considered in the student selection process.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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