The 2018 AACC/SYCL PhD Clinical Chemist Compensation Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Doctoral level board-certified clinical chemists play an invaluable role in many facets of laboratory medicine and healthcare. However, information concerning their total compensation is sparse. CONTENT: A confidential self-reported compensation survey was conducted by the American Association for Clinical Chemistry's Society for Young Clinical Laboratorians (AACC SYCL) Core Committee from April 1 to April 17, 2018. Respondents provided information on geographic location, employment sector, gender, and years of experience to account for the influence of these variables on compensation. There were 199 respondents in total from the United States and Canada, however, only respondents employed in the United States with an earned doctoral degree and certification by the American Board of Clinical Chemistry (n = 133), were included in the full analysis. In comparison to compensation reported in AACC SYCL salary surveys conducted in 2010 and 2013, early career median salaries are trending upwards after correction for inflation. SUMMARY: This survey is the first to collect the gender of respondents, and identify a pay gap for some geographic groups. However, this gap could be due in part to a difference in the years of experience, since males were highly represented in the group with >20 years of experience (25 out of 35, 71%). Future studies on compensation trends within clinical chemistry that do not rely on self-report are needed to ensure accuracy and completeness of the dataset.
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 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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».