Trends in Canadian ophthalmology residency match outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, there exists no formal assessment of the competitiveness of the residency match for Canadian ophthalmology programs. The primary objective of this study was to use Canadian Resident Matching Service (CaRMS) data to describe trends in the number of positions, number of applicants and level of competition for the Canadian ophthalmology match. METHODS: The number of positions and the number of applicants for each ophthalmology program were received from CaRMS for each cycle of the match from 2006-2017. The level of competition was calculated by dividing total number of applicants by the total number of positions in any given year. RESULTS: The level of competition was consistently high with a median number of 2.0 applicants per anglophone Canadian Medical Graduate (CMG) position, 2.6 applicants per francophone CMG position and 32.5 applicants per International Medical Graduate (IMG) position. Over the study period, the level of competition decreased for francophone CMG and IMG positions and did not change for anglophone CMG positions. CONCLUSION: Consistently there are a greater number of applicants than positions for Canadian ophthalmology residency programs and therefore CMG applicants should be encouraged to apply to more than one discipline. The trends in the number of residency positions can be used to update supply projections for ophthalmologists and guide human resource planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».