Navigating the stages of an academic career for paediatricians
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, a major proportion of the country’s paediatricians work within the context of the paediatric academic health science centres (PAHSCs). These are either free-standing children’s hospitals or children’s units within general hospitals, all affiliated with a university faculty of medicine. In a recent work force analysis by the Paediatric Chairs of Canada (PCC), an association linking the 16 medical school departments of paediatrics, 1701 full-time and major part-time faculty members were identified, representing slightly more than one-half of the country’s paediatricians (1). The remaining paediatricians are increasingly involved in academic activities as more community hospitals become associated with expanding medical schools. Medical students intent on a career in paediatrics and, perhaps more importantly, paediatric residents deciding on their career paths, ought to be well informed about the options open to them, the appropriate training for each of these options as well as the expectations when entering their field of choice. Here, we address the issue of stages or phases of an academic career, and what to expect and how to successfully navigate the challenges of each phase. We make some assumptions, namely that the training for the position has been appropriate and that the job or career activity profile into which the candidate has been recruited matches this training. This is not to minimize either of these aspects of career planning and development; rather, they warrant attention in a separate article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».