Recruiting Faculty Leaders at U.S. Medical Schools: A Process Without Improvement?
Notice bibliographique
Résumé
Recruiting faculty leaders to work in colleges of medicine is a ubiquitous, time-consuming, costly activity. Little quantitative information is available about contemporary leadership recruiting processes and outcomes. In this article, the authors examine current recruiting methods and outcomes in colleges of medicine and compare academic search approaches with the approaches often employed in intellectual-capital-rich industries.In 2015, the authors surveyed chairs of internal medicine at U.S. medical schools regarding their recruiting practices and outcomes-specifically their selection methods, the duration of searches, the recruitment of women and minorities underrepresented in medicine (URM), and their satisfaction with search outcomes.The authors found that department chairs were extensively engaged in numerous searches for leaders. The recruitment process most commonly required 7 to 12 months from initiation to signed contract. Interestingly, longer searches (19+ months) were much more frequently associated with a recruitment outcome that chairs viewed as unsatisfactory or very unsatisfactory. Most leadership searches produced very few women and URM finalists. The biggest perceived hurdles to successful recruitment were the need to relocate the candidate and family and the shortage of good candidates.The process of recruiting leaders in academic medicine has changed little in more than 25 years. Process improvement is important and should entail carefully structured search processes, including both an overhaul of search committees and further emphasis on leadership development within the college of medicine. The authors propose specific steps to enhance recruitment of members of URM groups and women to leadership positions in academic medicine.
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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 | 0,313 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,029 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».