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Enregistrement W2121849411 · doi:10.1177/1708538114541112

Canadian vascular surgery residents' perceptions regarding future job opportunities

2014· article· en· W2121849411 sur OpenAlexafffundabout
Joel A Cooper, Luc Dubois, Adam Power, Guy DeRose, Kent S. MacKenzie, Thomas L. Forbes

Notice bibliographique

RevueVascular · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria HospitalLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Society for Vascular Surgery
Mots-clésMedicineJob marketPessimismVascular surgeryPerceptionMedical educationFamily medicineSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to determine the employment environment for graduates of Canadian vascular surgery training programs. A cross-sectional survey of residents and graduates (2011-2012) was used. Thirty-seven residents were invited with a response rate of 57%, and 14 graduates with a response rate of 71%; 70% of graduates felt the job market played an important role in their decision to pursue vascular surgery as a career compared to 43% of trainees. The top three concerns were the lack of surgeons retiring, the overproduction of trainees, and saturation of the job market. The majority (62%) of trainees see themselves extending their training due to lack of employment. All of the graduates obtained employment, with 50% during their second year (of two years) of training and 30% after training was completed. Graduates spent an average of 12 ± 10.6 months seeking a position and applied to 3.3 ± 1.5 positions, with a mean of 1.9 ± 1.3 interviews and 2 ± 1.2 offers. There was a discrepancy between the favorable employment climate experienced by graduates and the pessimistic outlook of trainees. We must be progressive in balancing the employment opportunities with the number of graduates. Number and timing of job offers is a possible future metric of the optimal number of residents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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