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Enregistrement W2169734555 · doi:10.1136/ebm.12.2.36

Teaching tip: using the "Who wants to be a millionaire?" game to teach searching skills

2007· article· en· W2169734555 sur OpenAlexaboutno aff
Nicola Pearce‐Smith

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipJob satisfactionRemunerationMedical educationBurnoutWorkloadPsychologyTeamworkDescriptive statisticsFamily medicineMedicineClinical psychologySocial psychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Abstract</h3> <h3>Objective</h3> To identify predictors of job satisfaction among academic family medicine faculty members. <h3>Design</h3> A comprehensive Web-based survey of all faculty members in an academic department of family medicine. Bivariate and multivariable analyses (logistic regression) were used to identify variables associated with job satisfaction. <h3>Setting</h3> The Department of Family and Community Medicine at the University of Toronto in Ontario and its 15 affiliated community teaching hospitals and community-based teaching practices. <h3>Participants</h3> All 1029 faculty members in the Department of Family and Community Medicine were invited to complete the survey. <h3>Main outcome measures</h3> Faculty members’ demographic and practice information; teaching, clinical, administration, and research activities; leadership roles; training needs and preferences; mentorship experiences; health status; stress levels; burnout levels; and job satisfaction. Faculty members’ perceptions about supports provided, recognition, communication, retention, workload, teamwork, respect, resource distribution, remuneration, and infrastructure support. Faculty members’ job satisfaction, which was the main outcome variable, was obtained from the question, “Overall, how satisfied are you with your job?” <h3>Results</h3> Of the 1029 faculty members, 687 (66.8%) responded to the survey. Bivariate analyses revealed 26 predictors as being statistically significantly associated with job satisfaction, including faculty members’ ratings of their local department and main practice setting, their ratings of leadership and mentorship experiences, health status variables, and demographic variables. The multivariable analyses identified the following 5 predictors of job satisfaction: the Maslach Burnout Inventory subscales of emotional exhaustion and personal accomplishment; being born in Canada; the overall quality of mentorship that was received being rated as very good or excellent; and teamwork being rated as very good or excellent. <h3>Conclusion</h3> The findings from this study show that job satisfaction among academic family medicine faculty members is a multi-dimensional construct. Future improvement in overall level of job satisfaction will therefore require multiple strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes · Commentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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