Leadership Trends in Academic Pediatric Departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine recent turnover trends among chairs of academic pediatric departments. METHODS: Membership data for the 150 institutions represented by the Association of Medical School Pediatric Department Chairs in the United States, Canada, and Puerto Rico were reviewed for the time period of 1993-2003. RESULTS: From 1993 to 2003, 278 individuals (250 men and 28 women) held the position of chair. The mean time of service was 5.58 +/- 3.2 years (median: 5 years). Twenty-nine individuals served continuously as chairs during the 11-year period. Seventy-two individuals served as interim chairs. Twenty-eight women were appointed either chairs or interim chairs during the 11 years. The number of female chairs decreased from 13 in 1993 to 11 in 2003. Female chairs were in office 3.42 +/- 2.72 years. A total of 123 departments had a change in leadership, with a mean annual turnover rate of 17% (range: 4.6-24%). Three departments had 5 different leaders as either interim chair or chair and 6 departments had 4 different leaders during this time period. Neonatology was the most common subspecialty represented by recent pediatric chairs, although nephrology was the subspecialty with the greatest proportional representation. CONCLUSIONS: Departments of pediatrics have high turnover of leadership. Women, in particular, serve for relatively short periods and appear to be under-represented within the leadership of pediatrics. Efforts should be made to ascertain personal qualities that allow sustained leadership and to attract more women into leadership positions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».