Rural medicine interest groups at McMaster University: a pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although rural medicine interest groups (RMIGs) are prevalent in Canadian medical schools, there is little research on their contribution to rural education, training and careers. METHODS: We explored 2 broad questions by means of an electronic survey to people who were RMIG participants at McMaster University from 2002 to 2007: 1) What are the experiences of undergraduate trainees in an RMIG? 2) What are the features of RMIGs that contribute to an interest in rural medicine? The survey itself contained 35 questions broken down into sections detailing demographics, involvement in RMIGs, RMIG features, core and elective experiences, careers and Canadian Resident Matching Service. RESULTS: Of the 63 participants who completed the survey, 13 (20.6%) were in postgraduate training and 50 (79.4%) were in undergraduate training. The mean (standard deviation) age of participants was 28.4 (6.5) years and 71.9% percent were female. Respondents indicated that rural placements had the most influence on their choice of specialty and rural interest. Of all the features and activities of the RMIG, rural medicine special events contributed the most to an interest in rural medicine (e.g., "rural medicine days"). CONCLUSION: At McMaster University, the responses of participants suggested that RMIG participation had more influence on career choice than did the medical school attended. Communities, government organizations, residency programs and others interested in improving access to rural physicians, will note the importance of RMIGs and the importance survey respondents gave to rural medicine special events and rural electives.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».