MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2309485266 · doi:10.1177/0706743715625952

Career Interests of Canadian Psychiatry Residents: What Makes Residents Choose a Research Career?

2016· article· en· W2309485266 sur OpenAlexaffvenueabout
Vincent Laliberté, Mark Rapoport, Melissa Andrew, Marla Davidson, Soham Rej

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreQueen's UniversityHealth Sciences CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidency trainingMedical educationVocational educationMedicinePsychologyFamily medicinePsychiatryContinuing educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Training future clinician-researchers remains a challenge faced by Canadian psychiatry departments. Our objectives were to determine the prevalence of residents interested in pursuing research and other career options as part of their practice, and to identify the factors associated with interest in research. METHOD: Data from a national online survey of 207 Canadian psychiatry residents from a total of 853 (24.3% response rate) were examined. The main outcome was interest in research as part of residents' future psychiatrist practice. Bivariate and multivariate analyses were performed to identify demographic and vocational variables associated with research interest. RESULTS: Interest in research decreases by 76% between the first and fifth year of psychiatry residency (OR 0.76 per year, 95% CI 0.60 to 0.97). Training in a department with a residency research track did not correlate with increased research interest (χ2 = 0.007, df = 1, P = 0.93). CONCLUSIONS: Exposing and engaging psychiatry residents in research as early as possible in residency training appears key to promoting future research interest. Psychiatry residency programs and research tracks could consider emphasizing research training initiatives and protected research time early in residency.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,234 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of PsychiatryMême sujetHealth and Medical Research ImpactsTravaux en français237 207