Collaborating to Achieve the Optimal Family Medicine Workforce
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When the Family Medicine for America's Health (FMAHealth) Workforce Education and Development Tactic Team (WEDTT) began its work in December 2014, one of its charges from the FMAHealth Board was to increase family physician production to achieve the diverse primary care workforce the United States needs. The WEDTT created a multilevel interfunctional team to work on this priority initiative that included a focus on student, resident, and early-career physician involvement and leadership development. One major outcome was the adoption of a shared aim, known as 25 x 2030. Through a collaboration of the WEDTT and the eight leading family medicine sponsoring organizations, the 25 x 2030 aim is to increase the percentage of US allopathic and osteopathic medical students choosing family medicine from 12% to 25% by the year 2030. The WEDTT developed a package of change ideas based on its theory of what will drive the achievement of 25 x 2030, which led to specific projects completed by the WEDTT and key collaborators. The WEDTT offered recommendations for the future based on its 3-year effort, including policy efforts to improve the social accountability of US medical schools, strategy centered around younger generations' desires rather than past experiences, active involvement by students and residents, engagement of early-career physicians as role models, focus on simultaneously building and diversifying the family medicine workforce, and security of the scope future family physicians want to practice. The 25 x 2030 initiative, carried forward by the family medicine organizations, will use collective impact to adopt a truly collaborative approach toward achieving this much needed goal for family medicine.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle