Increasing Support and Job Satisfaction for Program Administrators at the Postgraduate Medical Education Program at the University of Ottawa: The Program Administrator’s Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract . Background : Realizing Program Administrators (PAs) are crucial to the success of the postgraduate medical education (PGME) program, the PGME office at the University of Ottawa conducted a needs analysis to (a) identify training opportunities PAs felt would support them in being effective at meeting role expectations including supporting Program Directors (PDs) and (b) gather information from PAs to guide the PGME office in taking positive action toward increasing satisfaction with services and resources. Methods: A mixed methods approach involved collecting and analyzing data from online surveys and follow-up qualitative interviews. Data analysis was conducted using the constructs of the W(e)Learn framework (content, media (delivery), service, structure and outcomes). Results : PAs identified the following professional development topics they said would benefit them: Human Resources; Communication and Conflict Management Courses; Career Development; Evaluation; Policy; Multigenerational Workforces; and Best Technological Practices of Relevance to PAs . The PAs also identified several recommendations for how the PGME office could facilitate them effectively carrying out their roles and responsibilities. Conclusions: An effective form of support is offering convenient, relevant professional development to help employees meet role expectations. A well-designed professional development program should begin with a needs analysis to determine stakeholder needs with regard to relevant content, preferred delivery methods, service issues and course structure, in order to ensure desired learner outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».