Academic health leadership: looking to the future. Proceedings of a workshop held at the Canadian Institute of Academic Medicine meeting Québec, Que., Canada, Apr. 25 and 26, 2003.
Notice bibliographique
Résumé
The academic health sector will face major changes in governance, health care delivery, educational requirements and research programs over the next decade. Increased emphasis on disease prevention and health outcomes, the need for evidence to support both clinical and policy decisions, educational changes both in content and delivery, and the importance of working in teams will challenge the academic health care community. Large research teams may require new ways of training and nurturing young investigators, including improved grant writing and knowledge translation, human resource management skills and the ability to interact with disciplines that have different research methodologies. MD/PhD and Clinician Investigator Programs may help to fill these gaps in medicine, but nursing is faced with a serious shortage of doctoral-trained educators and researchers and may need targeted programs to achieve a critical mass of academics able to accept leadership roles. The success of the Quebec model of support for health research networks and researchers is encouraging. There is a leadership gap within health care institutions that spans jurisdictions and affects both institutional performance and individual careers. Young investigators need good mentors and adequate protected time to acquire the skills necessary for leadership roles. Policy changes within health care institutions and academic organizations will be necessary to adapt to the coming decade. The Canadian Institute of Academic Medicine is committed to developing better mentoring strategies for the next generation of academic leaders and to creating formal assessments of major Canadian health issues that can be used by health care advocacy groups when talking with policy-makers.
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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 | 0,007 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».