Strategic faculty recruitment increases research productivity within an academic university division.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research is an important mandate for academic surgical divisions. However, there is widespread concern that the current health care climate is leading to a decline in research activity. A University of British Columbia (UBC) academic surgical division attempted to address this concern by strategically recruiting PhD research scientists to prioritize research and develop collaborative research programs. The objective of our study was to determine whether this strategy resulted in increased research productivity. METHODS: We reviewed the UBC Department of Surgery database to assess research funding obtained by the Division of General Surgery for the years 1994-2004. We searched MEDLINE for peer-reviewed publications by faculty members during this period. RESULTS: Research funding increased from a mean of Can$417,292 per year in the 5 years (1994/95-1998/99) before the recruitment of dedicated PhD scientists to a mean of Can$1.3 million per year in the 5 years following the recruitment strategy (1999/2000-2003/04; p = 0.012). Funding for the initial 5 years was Can$2.1 million, including 1 Canadian Institutes of Health Research (CIHR) grant. Funding increased to Can$6.8 million, including 22 CIHR grants over the subsequent 5 years (p < 0.001). Collaborative research led to the awarding of multidisciplinary grants exceeding Can$4 million with divisional members as principle or coprinciple investigators. From 1994/05 to 1998/99, the total number of peer-reviewed publications was 116 (mean 23.2, standard deviation [SD] 7 per year), increasing to 144 from 1999/2000 to 2003/04 (mean 28.8, SD 13 per year). The trend was for publications in journals with higher impact factors in the latter 5-year period. CONCLUSION: Strategic recruitment resulted in increased and sustained research productivity. Interactions between research scientists and clinicians resulted in successful program grant funding support. These results have implications for sustaining the research mission within academic departments of surgery.
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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 | 0,071 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».