Attracting top residency candidates: a survey of important program attributes.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emergency medicine (EM) residents work intimately with emergency department staff, and many residents become staff at the institutions that train them. As such, it is in the interest of all training sites to attract the strongest candidates to their programs. The goal of this study was to determine what factors make programs most appealing to EM residency applicants. METHODS: A survey was developed to assess the relative importance of 20 factors used by EM residency applicants in selecting a Royal College of Physicians and Surgeons of Canada residency program. The survey was piloted on 17 University of Western Ontario EM residency candidates in 2003, and validated on 26 EM residency candidates applying to 8 sites across Canada in 2004. RESULTS: The 20 surveyed factors fell into 4 categories. The most important factors were those relating to interactions with the program (4.5 out of 5), followed by factors relating to the program itself (3.5), personal factors (3.4), and lastly, factors relating to the city/province (2.9). CONCLUSIONS: These data suggest that the most important factors are "interactions with a program" and program characteristics. Both of these are largely within a program's control. By striving to make their curriculum, interview days and medical student electives more appealing a residency program can improve its ability to attract the strongest residency candidates.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».