Is there a sound basis for deciding how many dentists should be trained to meet the dental needs of the Canadian population? Systematic review of literature (1968-1999).
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was conducted of the literature on human resources planning (HRP) in dentistry in Canada, critically assessing the scientific strength of 1968-1999 publications. Inclusion and exclusion criteria were applied to 176 peer-reviewed publications and "grey literature" reports. Thirty papers were subsequently assessed for strength of design and relevance of evidence to objectively address HRP. Twelve papers were position statements or experts' reports not amenable for inclusion in the system. Of the remaining 18 papers, 4 were classified as projections from manpower-to-population ratios, 4 as dental practitioner opinion surveys, 8 as estimates of requisite demand to absorb current capacity and 2 as need-based, demand-weighted studies. Within the 30.5 years reviewed, 53.4% of papers were published between 1982 and 1987. Overall, many papers called for a reduction in human resources, a message that dominated HRP during the 1980s, or noted an increase in the demand for services. HRP publications often had questionable strength or analytic frameworks. The paradigm of busyness-scarcity evolved from a belief around an economic model for the profession into a fundamental tenet of HRP. A formal analysis to establish its existence beyond arbitrary dentist:population ratios has usually been lacking.
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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 | 0,039 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».