Human resource assessment of academic urology across Canada: What are the future job prospects?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our objective was to capture an overview of anticipated staffing needs at Canadian urology academic centres over the next 5 years to help guide and counsel urology residents in their respective programs. METHODS: A 30-question survey was sent by email to all chairmen of academic urology divisions/departments during fall 2012. The first part of the survey solicited basic demographic information regarding number of residents, number of fellows and fellowships, and number of attending staff and affiliated hospitals. The second part of the survey included detailed questions on the number and sub-specialty of urologists needed at each respective institution, as well as the appropriate year of recruitment. RESULTS: The response rate was 100%. There are 13 urology training programs across Canada located in 6 out of the 10 provinces. Robotic surgery is available at 9 out of the 13 centres. A total of 68 urologists need to be recruited by academic institutions throughout Canada within the next 5 years. The greatest need is for general urologists, with a total of 13 required. This is followed by 12 urologic oncologists needed, 11 female urology, 7 reconstructive urologists, 6 pediatric urologists, 6 endourologists, 5 transplant surgeons, 4 infertility/andrology, and 4 experts in advanced laparoscopy/robotics. There was no need for any urologic trauma surgeons in any academic institution surveyed. CONCLUSIONS: A total of 68 urologists need to be recruited into academic urology across Canada within the next 5 years. This crucial information can be used to help guide urology residents in choosing the most appropriate fellowship, in addition to providing them with an overview of future job prospects at academic institutions throughout the country.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».