Migration of International Medical Graduates: Implications for the Brain-Drain
Notice bibliographique
Résumé
Studies indicate that about 23 percent to 28 percent of the physicians working and residing in the United States, Canada, Australia, the UK and New Zealand were born and trained in the low-income countries, areas suffering from critical shortages of physicians and other health workers. In the US alone, the preponderance of the foreign physicians hails from South Africa, Philippines, India, Pakistan, and Nigeria. From Africa alone where the burden of disease, poverty, deprivation and death are greatest, around 23,000 qualified physicians emigrate annually. From the perspectives of the low-income countries, significant amounts of resources are, by necessity, committed into turning their nationals into vital intellectual capital for their own desperately needed health needs and crumbling healthcare systems. Thus, the migration of these physicians to other nations to help strengthen their already stable health care systems is not only ethically deplorable but poses moral hazards for both the physicians and the high-income countries. That is, high-income countries such as the United States, Canada, UK, Australia and New Zealand are draining the scarce recourses of the low-income countries through the loss of intellectual capital, a phenomenon that socio-economic and developmental experts have dubbed “the brain drain”.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».