CAEP 2015 Academic Symposium: Current State and Recommendations to Achieve Adequate and Sustainable Funding for Emergency Medicine Academic Units
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the current state of academic emergency medicine (EM) funding in Canada and develop recommendations to grow and establish sustainable funding. METHODS: A panel of eight leaders from different EM academic units was assembled. Using mixed methods (including a literature review, sharing of professional experiences, a survey of current EM academic heads, and data previously collected from an environmental scan), 10 recommendations were drafted and presented at an academic symposium. Attendee feedback was incorporated, and the second set of draft recommendations was further distributed to the Canadian Association Emergency Physicians (CAEP) Academic Section for additional comments before being finalized. RESULTS: Recommendations were developed around the funding challenges identified and solutions developed by academic EM university-based units across Canada. A strategic plan was seen as integral to achieving strong funding of an EM unit, especially when it aligned with departmental and institutional priorities. A business plan, although occasionally overlooked, was deemed an important component for planning and sustaining the academic mission. A number of recommendations surrounding philanthropy consisted of creating partnerships with existing foundations and engaging multiple stakeholders and communities. Synergy between academic and clinical EM departments was also viewed as an opportunity to ensure integration of common missions. Education and networking for current and future leaders were also viewed as invaluable to ensure that opportunities are optimized through strong leadership development and shared experiences to further the EM academic missions across the country. CONCLUSIONS: These recommendations were designed to improve the financial circumstances for many Canadian EM units. There is a considerable wealth of resources that can contribute to financial stability for an academic unit, and an annual networking meeting and continuing education on these issues will facilitate more rapid implementation of these recommendations.
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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 | 0,037 | 0,069 |
| 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 | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».