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Enregistrement W2979859280

Physician recruitment and retention in Manitoba: results from a survey of physicians' preferences for rural jobs.

2017· article· en· W2979859280 sur OpenAlexaffabout
Julia Witt

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceIncentiveJob satisfactionDemographic economicsCompensation (psychology)PsychologyGerontologySocioeconomicsBusinessMedicineSociologyEconomicsEconomic growthSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Rural recruitment and retention continues to present challenges to health workforce planners. This paper reports and analyzes the results of a survey sent to physicians in Manitoba, eliciting their opinions regarding rural jobs. METHODS: A survey was sent to all physicians in Manitoba. Part 1 of the survey included questions about background and demographic information; part 2 was a set of job satisfaction questions regarding respondents' current job; and part 3 included 2 sets of stated-choice questions eliciting preferences for a set of attributes relevant to rural recruitment and retention. RESULTS: Of the 2487 physicians who received surveys, 561 (22.6%) responded. Respondents indicated that income, hours worked and on-call frequency are very important: overall job satisfaction increased with income and decreased with hours worked. Income, hours and on-call frequency were ranked "very important" by the largest proportions of physicians. The estimated compensation for on-call more frequent than 1-in-4 was very high (82% of average income), and additional hours worked were worth $183 per hour. Other attributes that were important included professional interaction, housing availability and community incentives during the first year, which were valued at 11%-31% of annual income. CONCLUSION: Work-life balance is a key consideration for rural jobs, and there are incentives that can compensate for less desirable attributes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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