Brain drain: final year medical students’ intentions of training abroad
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Croatia, a new European Union (EU) member state since July 2013, there is already a shortage of around 3280 doctors to reach the European average. OBJECTIVES: To investigate the emigration intentions of the current cohort of final year medical students at Zabreb School of Medicine. METHODS: An electronic questionnaire was used in June 2013 to assess the attitudes of 232 final year medical students towards working conditions abroad and expectations for career opportunities in Croatia following accession to the EU. RESULTS: With an overall response rate of 87%, more than half of the surveyed students (106/202, 53%) intended to travel abroad, either for specialty (52/202, 26%) or subspecialty (54/202, 27%) training. More female students (58/135, 43%) than male students (17/62, 27%) indicated they would not emigrate. Most attractive emigration destinations were: Germany (34/121, 28%), USA (19/121, 16%), the UK (19/121, 16%), Switzerland (16/121, 13%) and Canada (11/121, 9%). The most important goals that respondents aimed to achieve through training abroad were to excel professionally (45/120, 38%), to prosper financially (20/120, 17%) and to acquire new experiences and international exposure (31/120, 26%). CONCLUSIONS: Students' motivating factors, goals for and positive beliefs about training abroad, as well as negative expectations regarding career opportunities in Croatia, may point towards actions that could be taken to help make Croatia a country that facilitates medical education and professional career development of young doctors.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».