A Look at the Anatomy Educator Job Market: Anatomists Remain in Short Supply
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
In 2002, a widely publicized report projected an anatomy educator shortage based on department chairpersons' perceptions. Now, 17 years later, the question lingers: "Does an anatomy educator shortage persist and, if so, how severe is the shortage?" Trends in the number, type, and fill rate of anatomy educator job openings were explored by analyzing job posting in the United States over the past two years. A survey was distributed to leaders of anatomy-related departments in the United States, Canada, and European Union. Most departmental leaders who responded (65% or more) from the United States/Canada (n = 81) and the European Union (n = 52) anticipate they will have "moderate" to "great" difficulty hiring anatomy educators in gross anatomy, histology, and embryology over the next five years. Within the United States, the number of anatomy educator job postings at medical schools more than doubled from at least 21 postings in 2017 to 52 postings in 2018. Twenty-one percent of postings between 2017 and 2018 were never filled. While the number of anatomy educator openings within the United States/Canada is perceived to remain in a steady state for the next five years, the European Union estimates a five-fold increase in the number of openings. Departmental leaders prioritize anatomy educator applicants who have teaching experience (mean ± SD = 4.64 ± 0.84 on five-point Likert scale), versatility in teaching multiple anatomy disciplines (3.93 ± 1.07), and flexibility in implementing various teaching pedagogies (3.69 ± 1.17). Collectively, these data suggest the shortage of anatomy educators continues in the United States/Canada and the European Union.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle