International medical graduates: Learning for practice in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is little known about the learning that is undertaken by physicians who graduate from a World Health Organization-listed medical school outside Canada and who migrate to Canada to practice. What do physicians learn and what resources do they access in adapting to practice in Alberta, a province of Canada? METHODS: Telephone interviews with a theoretical sample of 19 IMG physicians were analyzed using a grounded theory constant comparative approach to develop categories, central themes, and a descriptive model. RESULTS: The physicians described two types of learning: learning associated with studying for Canadian examinations required to remain and practice in the province and learning that was required to succeed at clinical work in a new setting. This second type of learning included regulations and systems, patient expectations, new disease profiles, new medications, new diagnostic procedures, and managing the referral process. The physicians "settled" into their new setting with the help of colleagues; the Internet, personal digital assistants (PDAs), and computers; reading; and continuing medical education programs. Patients both stimulated learning and were a resource for learning. DISCUSSION: Settling into Alberta, Canada, physicians accommodated and adjusted to their settings with learning activities related to the clinical problems and situations that presented themselves. Collegial support in host communities appeared to be a critical dimension in how well physicians adjusted. The results suggest that mentoring programs may be a way of facilitating settlement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».