Exploring medically-related Canadian summer student research programs: a National Cross-sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Summer student research programs (SSRPs) serve to generate student interest in research and a clinician-scientist career path. This study sought to understand the composition of existing medically-related Canadian SSRPs, describe the current selection, education and evaluation practices and highlight opportunities for improvement. METHODS: A cross-sectional survey study among English-language-based medically-related Canadian SSRPs for undergraduate and medical students was conducted. Programs were systematically identified through academic and/or institutional websites. The survey, administered between June-August 2016, collected information on program demographics, competition, selection, student experience, and program self-evaluation. RESULTS: Forty-six of 91 (50.5%) identified programs responded. These SSRPs collectively offered 1842 positions with a mean 3.76 applicants per placement. Most programs (78.3%, n = 36/46) required students to independently secure a research supervisor. A formal curriculum existed among 61.4% (n = 27/44) of programs. Few programs (5.9%, n = 2/34) offered an integrated clinical observership. Regarding evaluation, 11.4% (n = 5/44) of programs tracked subsequent research productivity and 27.5% (n = 11/40) conducted long-term impact assessments. CONCLUSIONS: Canadian SSRPs are highly competitive with the responsibility of selection primarily with the individual research supervisor rather than a centralized committee. Most programs offered students opportunities to develop both research and communication skills. Presently, the majority of programs do not have a sufficient evaluation component. These findings indicate that SSRPs may benefit from refinement of selection processes and more robust evaluation of their utility. To address this challenge, the authors describe a logic model that provides a set of core outcomes which can be applied as a framework to guide program evaluation of SSRPs.
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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 | 0,029 | 0,184 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».