Characteristics of highly successful orthopedic surgeons: a survey of orthopedic chairs and editors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Highly successful orthopedic surgeons are a small group of individuals who exert a large influence on the orthopedic field. However, the characteristics of these leaders have not been well-described or studied. METHODS: Orthopedic surgeons who are departmental chairs, journal editors, editorial board members of the Journal of Bone and Joint Surgery (British edition), or current or past presidents of major orthopedic associations were invited to complete a survey designed to provide insight into their motivations, academic backgrounds and accomplishments, emotional and physical health, and job satisfaction. RESULTS: In all, 152 surgeons completed the questionnaire. We identified several characteristics of highly successful surgeons. Many have contributed prolific numbers of publications and book chapters and obtained considerable funding for research. They were often motivated by a "desire for personal development (interesting challenge, new opportunities)," whereas "relocating to a new institution, financial gain, or lack of alternative candidates" played little to no role in their decisions to take positions of leadership. Most respondents were happy with their specialty choice despite long hours and high levels of stress. Despite challenges to their time, successful orthopedic surgeons made a strong effort to maintain their health; compared with other physicians, they exercise more, are more likely to have a primary care physician and feel better physically. CONCLUSION: Departmental chairs, journal editors and presidents of orthopedic associations cope with considerable demands of clinical, administrative, educational and research duties while maintaining a high level of health, happiness and job satisfaction.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».