It begins with the right supervisor: Importance of mentorship and clinician-investigator trainee satisfaction levels in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinician Investigator Trainee Association of Canada/ Association des cliniciens-chercheurs en formation du Canada (CITAC/ACCFC) represents the interests of clinician-investigator (CI) trainees across Canada. To better advocate for the successful training of CI trainees in Canada, CITAC/ACCFC conducted a survey to assess satisfaction with their training and to find what factors were most associated with satisfaction level. METHODS: A nominal scale-based psychometric survey was conducted online in 2009 on CI trainees in Canada (including MD/MSc, MD/PhD, or CIP/SSP). One hundred fifteen out of a target population of approximately 350-400 responded. Survey respondents were asked to rate their level of satisfaction in four areas: 1) quality of training, 2) financial support, 3) mentorship satisfaction and 4) program structure. Ratings in these four areas were also combined to produce a measure of overall satisfaction. RESULTS: At least half of the respondents were 'completely satisfied' in each of the four categories other than mentorship. While 98% of respondents considered mentorship as important to their success, 62% expressed some level of dissatisfaction with the level of mentorship received. Moreover, increased levels of mentorship were strongly associated with increased levels of overall satisfaction. CONCLUSION: The discrepancy between CI trainees' perceived importance of mentorship and the level of satisfaction in mentorship received reveals a strategic area where CI training should be improved. Recognizing that good mentorship in a CI training program often begins with one's research supervisor, the CITAC/ACCFC has compiled six specific recommendations for finding a good supervisor.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».