A survey of urological manpower, technology, and resources in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knowledge of the current status of manpower and resources is important in understanding the state of any medical specialty, and critical in planning for future recruitment, funding and infrastructure development. METHODS: In 2003, the Canadian Urological Association (CUA) conducted two nationwide surveys examining manpower, resources, and the technology available. One survey went only to academic and hospital leaders across the country (the resources survey), while the other was sent to the entire general membership of the CUA. RESULTS: The response rate for the resources survey was 67%, while that for the membership survey was 50.4%. The respondents' ages were evenly distributed, with the modal 5-year range being 51 to 55 years of age. Eighty-eight percent of respondents were Canadian-trained. Two-thirds of respondents spent over 80% of their practice time in direct patient care, and most practiced general urology. The majority of respondents practiced in smaller hospitals: 57.6% in centres with 300 or fewer inpatient beds, and 47.2% of centres reported < 500 procedures/year. Community hospitals (62% of responses to the resources survey) generally had fewer advanced technologies than academic centres. A quarter of the cystoscopy equipment used by respondents was over 15 years old. CONCLUSIONS: The results of these surveys present a snapshot of the current state of urology resources and manpower across Canada, potentially allowing better planning and negotiations with hospitals and governments.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».