Canadian vascular surgery residents' perceptions regarding future job opportunities
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».