Do Interest Groups Cultivate Interest? Trajectories of Geriatric Interest Group Members
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minimal exposure, misconceptions, and lack of interest have historically driven the shortage of health-care providers for older adults. This study aimed to determine how medical students' participation in the National Geriatrics Interest Group (NGIG) and local Geriatrics Interest Groups (GIGs) shapes their career development in the care of older adults. METHODS: An electronic survey consisting of quantitative and qualitative metrics to assess the influence of Interest Groups was distributed to all current and past members of local GIGs at Canadian universities since 2017, as well as current and past executives of the NGIG since 2011. Descriptive statistics and thematic analysis were performed. RESULTS: Thirty-one responses (27.7% response rate) were collected from medical students (13), residents (16), and physicians (2). 79% of resident respondents indicated they will likely have a geriatrics-focused medical practice. 45% of respondents indicated GIG/NGIG involvement facilitated the establishment of strong mentorship. Several themes emerged on how GIG/NGIG promoted interest in geriatrics: faculty mentorship, networking, dispelling stigma, and career advancement. CONCLUSION: The positive associations with the development of geriatrics-focused careers and mentorship compel ongoing support for these organizations as a strategy to increase the number of physicians in geriatrics-related practices.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle