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Enregistrement W2040739681 · doi:10.3138/jvme.31.4.425

The Clinician Investigator Program in Companion Animal Internal Medicine at North Carolina State University

2004· article· en· W2040739681 sur OpenAlexvenueno aff
Susan E. Bunch, Richard B. Ford, Eleanor C. Hawkins, Mark W. Jackson, Shelly L. Vaden, Edward B. Breitschwerdt

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStipendSalaryMedical educationPsychologyProgram evaluationGraduate studentsMedicineFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A retrospective study was conducted to describe the development and evolution of the combined internal medicine/PhD program, the Clinician Investigator (CI) Program, at North Carolina State University. Separate survey instruments were developed for individuals who had committed to completing both the residency and PhD components and for graduate advisors of individuals who were granted the PhD degree. Results are summarized here. Most CIs reported believing that each component of the program (clinical training and research training) provided mutual benefits and that their teaching skills were enhanced, particularly as a result of instructing students in the Veterinary Teaching Hospital. Opinions among both the CIs and the graduate advisors were divided about the benefits of a combined program compared with a sequential program; however, all but one of 11 CIs who completed the survey would enroll in the combined program again. The graduate advisors were overwhelming positive about the CIs they had advised and indicated that they would welcome a CI as a PhD student in their laboratory again. Suggested areas for improvement included guaranteed salary/stipend support for the average time to completion (six years) instead of for five years, as well as more emphasis on and guidance in identifying a graduate advisor earlier in the CI program so as to smooth the transition between the clinical and research training components of the program. It is hoped that other training programs will benefit from the summary of our experience with this program.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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