Women in medicine: a four-nation comparison.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: to determine the impact of increasing numbers of women in medicine on the physician work force in Australia, Canada, England, and the United States. METHODS: We collected data on physician work force issues from professional organizations and government agencies in each of the 4 nations. RESULTS: Women now make up nearly half of all medical students in all 4 countries and 20% to 30% of all practicing physicians. Most are concentrated in primary care specialties and obstetrics/gynecology and are underrepresented in surgical training programs. Women physicians practice largely in urban settings and work 7 to 11 fewer hours per week than men do, for lower pay. Twenty percent to 50% of women primary care physicians are in part-time practice. CONCLUSIONS: Work force planners should anticipate larger decreases in physician full-time equivalencies than previously expected because of the increased number of women in practice and their tendency to work fewer hours and to be in part-time practice, especially in primary care. Responses to these changes vary among the 4 countries. Canada has developed a detailed database of work/family issues; England has pioneered flexible training schemes and reentry training programs; and Australia has joined consumers, physicians, and educators in improving training opportunities and the work climate for women. Improved access to surgical and subspecialty fields, training and practice settings that provide balance for work/family issues, and improved recruitment and retention of women physicians in rural areas will increase the contributions of women physicians.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».