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Enregistrement W2319504029 · doi:10.1097/acm.0000000000001111

The Mock Academic Faculty Position Competition: A Pilot Professional and Career Development Opportunity for Postdoctoral Fellows

2016· article· en· W2319504029 sur OpenAlexaffabout
Rita Henderson, Naweed I. Syed

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationProfessional developmentCompetition (biology)Position (finance)Entry LevelFaculty developmentCareer developmentPsychologyMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM: Medical educators face a dilemma in countries like Canada, where policy makers and strategic planners have prioritized highly qualified personnel and expanded recruitment of advanced trainees at a time when early-career specialists face prolonged job insecurity as they transition to professional employment. The University of Calgary Cumming School of Medicine hatched the Mock Academic Faculty Position competition to test the school's existing capacity to address the pressing career development needs of highly trained graduates. APPROACH: The competition was piloted in May-June 2014. Approximately 180 postdoctoral fellows were invited to compete; 34 submitted portfolios. The Postdoctoral Program Office established a longlist of 12 applicants. Through reviews, a selection committee identified 3 finalists to participate in a daylong event consisting of a research presentation and committee interview. The event was followed by approximately 70 audience members at any given time who were invited to complete anonymous evaluation forms and/or exit interviews. OUTCOMES: The selection committee deduced a vast majority of applicants did not sell their skills effectively or demonstrate research programs independent from supervisors. Exit interviews conducted with 40 audience members indicated 36 (90%) picked the same finalist as the selection committee, 34 (85%) found the process "nerve racking," and 28 (70%) had no previous idea of what goes on inside an academic committee interview. NEXT STEPS: A key recommendation for future iterations is early attention to systematizing feedback to ensure more direct impact for nonfinalists. Alternative initiatives for those gearing up for industry or public-sector work are being prepared.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,007

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 Opus0,361
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,122 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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