Medical Workforce Policy-Making in Canada, 1993???2003: Reconnecting the Disconnected
Notice bibliographique
Résumé
The authors set out to review Canadian medical workforce policies for 1993 to 2003 and assess if data existed in the 1990s that could have reversed the policy decision to curtail the supply of physicians from Canada's medical schools just as Canada was about to experience a developing shortage. The authors reviewed existing descriptive data sources regarding Canadian physician workforce size and activity from 1986 to 2003, including the Canadian Medical Association workforce database. The review indicated that a significant loss of physicians to retirement was imminent. Physician workforce productivity had started to fall by the early 1990s. Emigration to the United States had risen above traditional levels in the early 1990s and remained higher into the late 1990s. Despite these existing findings, an integrated adjustment to physician workforce policies taken in 1993-94 only occurred after 1999. The authors recommend that policy makers and managers must monitor the numbers from existing sources. To optimize these sources, planned data tracking and linkages are essential. The period in question demonstrated major disconnects in coordinating implementation, wherein subject experts monitoring data trends were not adequately utilized by policy makers. Finally, in complex systems with regional differences, policy decisions based on normative data are insufficient.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».