The economic contribution of the Northern Ontario School of Medicine to communities participating in distributed medical education.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The economic contribution of medical schools to major urban centres can be substantial, but there is little information on the contribution to the economy of participating communities made by schools that provide education and training away from major cities and academic health science centres. We sought to assess the economic contribution of the Northern Ontario School of Medicine (NOSM) to northern Ontario communities participating in NOSM's distributed medical education programs. METHODS: We developed a local economic model and used actual expenditures from 2007/08 to assess the economic contribution of NOSM to communities in northern Ontario. We also estimated the economic contribution of medical students or residents participating in different programs in communities away from the university campuses. To explore broader economic effects, we conducted semistructured interviews with leaders in education, health care and politics in northern Ontario. RESULTS: The total economic contribution to northern Ontario was $67.1 million based on $36.3 million in spending by NOSM and $1.0 million spent by students. Economic contributions were greatest in the university campus cities of Thunder Bay ($26.7 million) and Sudbury ($30.4 million), and $0.8-$1.2 million accrued to the next 3 largest population centres. Communities might realize an economic contribution of $7300-$103 900 per pair of medical learners per placement. Several of the 59 interviewees remarked that the dollar amount could be small to moderate but had broader economic implications. CONCLUSION: Distributed medical education at the NOSM resulted in a substantial economic contribution to participating communities.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».