Gender and Generational Influences on the Pediatric Workforce and Practice
Notice bibliographique
Résumé
In response to demographic and other trends that may affect the future of the field of pediatrics, the Federation of Pediatric Organizations formed 4 working groups to participate in a year's worth of research and discussion preliminary to a Visioning Summit focusing on pediatric practice, research, and training over the next 2 decades. This article, prepared by members of the Gender and Generations Working Group, summarizes findings relevant to the 2 broad categories of demographic trends represented in the name of the group and explores the interface of these trends with advances in technology and social media and the impact this is likely to have on the field of pediatrics. Available data suggest that the trends in the proportions of men and women entering pediatrics are similar to those over the past few decades and that changes in the overall ratio of men and women will not substantially affect pediatric practice. However, although women may be as likely to succeed in academic medicine and research, fewer women than men enter research, thereby potentially decreasing the number of pediatric researchers as the proportion of women increases. Complex generational differences affect both the workforce and interactions in the workplace. Differences between the 4 generational groups comprising the pediatric workforce are likely to result in an evolution of the role of the pediatrician, particularly as it relates to aspects of work-life balance and the use of technology and social media.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».