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Enregistrement W3037185764 · doi:10.25011/cim.v43i2.33955

Performance report for a 10-year-old MD/PhD Program: A survey of trainees at the University of Ottawa

2020· article· en· W3037185764 sur OpenAlexafffundvenueabout
Adam Pietrobon, Lucia Chehadé, Alexandra Beaudry‐Richard, Brian A. Keller, Michael G. Schlossmacher

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMentorshipRespondentDiversity (politics)Medical educationAdvice (programming)Descriptive statisticsPsychologyCareer planningMedicinePolitical scienceComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Integrated MD/PhD programs are relatively new in Canada and represent a platform to train the next generation of clinician-scientists. However, MD/PhD programs vary substantially by structure, funding and mentorship opportunities, and there exists a paucity of data on the overall students' successes and challenges. The purpose of this study is to assess objective and subjective metrics of the MD/PhD Program at the University of Ottawa. METHODS: Students in all years of the program were invited to complete a 58- question survey, and the resulting data were analyzed by descriptive statistics. RESULTS: Our survey had an 88.5% (23/26) participation rate. The program has been gaining interest and the number of applications increased by 178% between 2013 and 2018. Tuition support was considered an essential element in accepting the admission offer, as 47.8% of students would have declined admission without full tuition coverage. The MD/PhD students were heavily engaged in scholarly activities, with an average of 8.3 presentations/ publications per respondent. Respondents indicated low satisfaction with formal career planning advice (28.6% satisfied/very satisfied) and program transition guidance (22.2%). When delivered informally by peers, both career planning advice and program transition guidance were experienced as more satisfying (65.2% and 63.6%, respectively). Only 34.8% of survey respondents identified as female, highlighting the challenge of achieving diversity in clinician-scientist training programs. CONCLUSION: Our report contributes to the body of knowledge on concrete obstacles experienced by students within MD/PhD programs and key areas that can be improved upon-locally, provincially and nationally-to further advance student success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,558
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,088 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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