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Enregistrement W2530906721 · doi:10.25011/cim.v39i4.27092

MD/PhD Training in Canada: Results from a national trainee and program director review

2016· article· en· W2530906721 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrea A. Jones, Enoch Ng, Marc‐Olivier Deguise, Lauren E. Mak, Ben Ouyang, Milani Sivapragasam, Ian Adam Smith MacNairn, Siddharth Nath, Matthew G.K. Benesch, Laura Forrest, Xin Wang

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of AlbertaUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster UniversityQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipStipendMedical educationProgram directorTraining (meteorology)Grant writingMedicinePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There has been limited examination of clinician scientist training in Canada, particularly regarding training integration and funding. This study assessed program structure, funding, tuition and mentorship structures available at Canadian MD/PhD programs. METHODS: Clinician Investigator Trainee Association of Canada administered an anonymous survey to current trainees and program directors that captured program structure, trainee funding, tuition and mentorship opportunities and needs across institutions. RESULTS: In June 2015, 101/228 (44%) trainees and 9/13 (69%) program directors completed the online survey. In all programs, students completed the PhD degree prior to clerkship training. Seven programs offered research training upon completion of pre-clerkship, four offered concurrent clinical and research training, and three offered alternative structures. Nine held seminars exposing students to clinical and research integration and two offered clinician scientist skills courses. Stipend funding and tuition varied, especially during clinical training years. Regarding mentorship, all programs held regular meetings, though eight programs do not have formal mentorship opportunities. Both trainees and program directors identified the need for further career planning and development support as a student priority. CONCLUSION: MD/PhD programs varied by program structure, funding, tuition and mentorship opportunities. Mechanisms to share and spread program innovations should be instated. Students may benefit from concurrent research and clinical training as well as courses specific to clinician scientist skill development. Decreasing debt burden may attract and retain trainees in this demanding path. To ensure mentorship programs align with trainee priorities, program directors should directly collaborate with students in their development and evaluation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,034
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,634
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,126 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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