An Evaluation of the Content of Canadian and American Nuclear Medicine Fellowship Websites
Notice bibliographique
Résumé
Background: Radiology trainees frequently use the Internet to research potential fellowship programs across all subspecialties. For a field like nuclear medicine, which has multiple training pathways, program websites can be an essential resource for potential applicants. This study aimed to analyze the online content of Canadian and American Nuclear Medicine fellowship websites. Materials and Methods: The content of all active Canadian and American Nuclear Medicine fellowship websites was evaluated using 26 criteria in the following subdivisions: application, recruitment, education, research, clinical work, and incentives. Fellowships without websites were excluded from the study. Scores were summed per program and compared by geographic region and ranking. Results: A total of 42 active Canadian and American Nuclear Medicine fellowship programs were identified, of which 39 fellowships had dedicated fellowship websites available for the analysis. On average, fellowship websites contained 34.4% (9 ± 3.3) of the 26 criteria. Programs did not score differently on the criteria by geographical distribution ( P = .08) nor by ranking ( P = .18). Conclusion: Most Canadian and American Nuclear Medicine fellowship websites are lacking content relevant to prospective fellows. Addressing inadequacies in online content may support programs to inform and recruit residents into fellowship programs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».