Personal finances of residents at three Canadian universities.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To address 3 research questions (What financial choices do residents make? Are the financial choices of residents similar to those of the general public? Are the financial choices of surgical residents reasonable?), we examined financial data from Canadian residents. METHODS: A written survey was administered to 338 residents (103 of them surgical residents) at 3 Canadian training institutions (University of Toronto, Queen's University and University of Manitoba). Resident household cash flows, assets and liabilities were characterized. Finances for residents were compared with those of the general public, by means of the Survey of Household Spending and Survey of Financial Security. RESULTS: Median resident income was 45,000 dollars annually (Can dollars throughout). With a working spouse, median household income was 87,500 dollars. Among residents, 62% had educational debt (median 37,500 dollars), 39% maintained unpaid credit-card balances (median 1750 dollars), 36% did not budget expenses, 25% maintained cash reserves <275 dollars, and 22% contributed neither to retirement nor nonretirement investments. Residents spent more on vehicles compared with members of the general public (median 17,500 dollars v. 10,720 dollars, p = 0.002) and on monthly housing (median 875 dollars v. 729 dollars, p < 0.001), respectively. Residents were more likely to carry student loans than people in the general population (61% v. 21%), more likely to carry vehicle loans (74% v. 29%) and less likely to carry credit-card debts (39% v. 50%, respectively). Surgical residents had income expectations after graduation higher than current billings justified. Fewer surgical (69%) than anesthesiology residents (88%, p < 0.05) contributed to Registered Retirement Savings Plans. CONCLUSIONS: From this limited sample, residents spend more than age- and income-matched members of the general public. Many residents save too little, fail to budget, and carry high educational and credit-card debts. Surgical residents' expectations of future income may be unrealistic. Further study is warranted.
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
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».