Canadian residents’ perceived manager training needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite widespread endorsement for administrative training during residency, teaching and learning in this area remains intermittent and limited in most programmes. AIM: To inform the development of a Manager Train-the-Trainer program for faculty, the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada undertook a survey of perceived Manager training needs among postgraduate trainees. METHODS: A representative sample of Canadian specialty residents received a web-based questionnaire in 2009 assessing their perceived deficiencies in 13 Manager knowledge and 11 Manager skill domains, as determined by gap scores (GSs). GSs were defined as the difference between residents' perceived current and desired level of knowledge or skill in selected Manager domains. Residents' educational preferences for furthering their Manager knowledge and skills were also elicited. RESULTS: Among the 549 residents who were emailed the survey, 199 (36.2%) responded. Residents reported significant gaps in most knowledge and skills domains examined. Residents' preferred educational methods for learning Manager knowledge and skills included workshops, web-based formats and interactive small groups. CONCLUSION: The results of this national survey, highlighting significant perceived gaps in multiple Manager knowledge and skills domains, may inform the development of Manager curricula and faculty development activities to address deficiencies in training in this important area.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,001 |
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.
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 ».