The Career Outcomes of Health Services and Policy Research Doctoral Graduates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the career outcomes of 20 years of PhD graduates from Canadian health services and policy research (HSPR) doctoral training programs. METHODS: The deans of the doctoral training programs were invited to participate in this national cohort study. A standardized career-tracking template was developed. Internet searches of publicly accessible sources were used to track graduates' employment. Descriptive analyses summarized PhD program characteristics and current employment. RESULTS: Of the 1,208 trainees who graduated during our study period, 884 (73.2% of 1,208, or 90.3% of the 979 with complete data) could be successfully tracked. HSPR PhD graduates are highly employable, but employment trends have changed over time. Today's graduates are more likely to enter careers in a wider variety of sectors and roles and are less likely to be employed in academia than previous graduates. However, over 50% of graduates are currently employed in professorial positions within the academic sector or in research roles or departments within healthcare delivery organizations. CONCLUSIONS: This article provides an initial descriptive profile of the career outcomes of HSPR PhD graduates in Canada from 10 university-based doctoral training programs. To ensure that PhD graduates are prepared to contribute fully within diverse sectors and roles, doctoral training must evolve to keep pace with employment trends and encompass, in addition to research skills, the professional skills demanded in the public, private, not-for-profit and healthcare delivery sectors.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».