Role of Non-Government Organizations in Engaging Medical Students in Research
Notice bibliographique
Résumé
The continued decline in medical trainees entering the workforce as clinician-scientists has elevated the need to engage medical students in research. While past studies have shown early exposure to generate interest among medical students for research and academic careers, financial constraints have limited the number of such formal research training programs. In light of recent government budget cuts to support research training for medical students, non-government organizations (NGOs) may play a progressively larger role in supporting the development of clinician-scientists. Since 2005, the Mach-Gaensslen Foundation has sponsored 621 Canadian medical student research projects, which represents the largest longitudinal data set of Canadian medical students engaged in research. We present the results of the pre- and post-research studentship questionnaires, program evaluation survey and the 5-year and 10-year follow-up questionnaires of past recipients. This paper provides insight into the role of NGOs as stakeholders in the training of clinician-scientists and evaluates the impact of such programs on the attitudes and career trajectory of medical students. While the problem of too few physicians entering academic and research-oriented careers continues to grow, alternative-funding strategies from NGOs may prove to be an effective approach in developing and maintaining medical student interest in research.
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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 | 0,031 | 0,052 |
| 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 | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».