Factors Influencing Plastic Surgeons When Selecting New Colleagues
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As plastic surgeons are continuing to form larger groups, it is essential to select candidates who will contribute to a positive work environment. This article shows which traits may be the most valuable when selecting candidates and in which ways a selection committee may want to focus their search. Methods: For the study, the Canadian Society of Plastic Surgeons’ members answered a survey containing questions about demographics, the factors which influence the selection process, and their hiring experiences. Responses were separated and compared in groups based on gender, practice type, group size, and years practising. Significance was established if P < .05 using the χ 2 test. Results: The most and least important factors regarding hiring a new group member were established. Statistically significant results were obtained between several different factors, including hiring a non-Canadian, the importance of the candidate’s professional reputation, the number of publications by the candidate, and the presence or absence of program director letters. A majority (54%) of society members regret having hired a candidate, with the vast majority of these (75%) indicating personality and work ethic issues as opposite to professional skills as the uncomplimentary feature. Conclusion: This study has identified the key features which influence hiring new candidates. The need to develop a more efficient hiring process has been identified and has highlighted the difficulty faced by Canadian plastic surgery groups when recruiting new members.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».