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Enregistrement W2121999035 · doi:10.1513/annalsats.201408-374oc

Analysis of Employment Data for Interventional Pulmonary Fellowship Graduates

2014· article· en· W2121999035 sur OpenAlexaboutno aff
Hans J. Lee, David Feller‐Kopman, Shaheen Islam, Adnan Majid, Lonny Yarmus

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGraduation (instrument)SubspecialtyPosition (finance)Medical educationFamily medicineBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Interventional pulmonology (IP) is a maturing field in the subspecialty of pulmonary medicine. Over the last few years, there has been an increased number of listed IP fellowship training programs in the United States and Canada, causing debate about the employment market for IP fellowship graduates. OBJECTIVES: To analyze employment data of IP fellowship graduates. METHODS: Interventional pulmonary fellows, during their IP in-service examination, were surveyed on employment position after graduation. The survey occurred in May or June in the years 2012, 2013, and 2014. An IP position was defined as a position encompassing more than 60% of effort directly toward IP. Geographic location and practice structure (i.e., academic, private/hybrid, and existing or initiating IP practice) were collected and analyzed. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: There was an 88.5% response rate, with 53 IP fellows participating in the survey. The majority of IP fellowship graduates (75%; 39/52) had positions in academic IP practices. All seven IP private practice positions were to create an IP program. One IP graduate was in a non-IP academic position, four were in non-IP private practice, one was in a research position, and one had no known employment. Most IP fellowship graduates were men (77.4%). Most IP positions were filled in states east of the Mississippi River; only 8 of 53 (15.1%) positions were filled in states west of the Mississippi river. CONCLUSIONS: Despite speculation about the scarcity of academic jobs after fellowship, recently trained IP fellows are more likely to practice in academic settings and join established practices.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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