MD/PhD Training in Canada: Results from a national trainee and program director review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».