Genetic counseling job market in the United States and Canada: An analysis of job advertisements 2014–2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic counseling careers continue to evolve, yet there remains a lack of information about hiring trends in the genetic counseling profession. In this study, job advertisements in the United States and Canada were analyzed, using the National Society of Genetic Counselors (NSGC) Job Connections and the American Board of Genetic Counseling (ABGC) eBlasts from 2014 to 2016 to appraise job roles, qualifications, settings, specialties, and type. NSGC had 1875 advertised openings from 2014 to 2016, while ABGC had 373 advertised openings. Jobs containing a “counseling” role increased as a percentage from 2014 to 2016 when advertised by NSGC (χ 2 = 25.52, p < 0.000001) but decreased each year from 2014 to 2016 as a percentage when advertised through ABGC (χ 2 = 14.29, p = 0.0008). In the ABGC job postings, it was noted that 36% of job postings were advertised for other specialties (not solely cancer, pediatric, or prenatal) in 2014, and increased to 67% in 2016 (χ 2 = 10.09, p = 0.02). Examining the job specialties posted by ABGC and NSGC, several new or unique roles were found in the job advertisements such as ophthalmology counselor, variant curator, rare diseases information specialist, and clinical policy analyst. Roles for temporary, contract or fellowship positions are possibly becoming more common, along with small upturns in positions that are off‐site or remote. In analyzing the changing workforce, there was a statistically significant decrease identified in jobs advertised by NSGC in the laboratory setting from 28% in 2014 to 17% in 2016 (χ 2 = 24.12, p = 0.000024). This information on the evolving career of genetic counseling is valuable for the current workforce and training programs as they adapt with the changing landscape of the profession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».