A Case Study of Canada’s Rural Practice Training 21st-Century Journey
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a vast country with about one-fifth of its 37 million people living in rural areas. Many of those, especially Indigenous Canadians living in remote communities, face serious challenges accessing equitable healthcare. Dedicated general practitioners/family physicians have provided most of the generalist medical care in rural and remote communities with specialist care and resources most often limited or distant. There have always been some medical schools that have provided exceptional training for physicians to practice in rural communities. Since 2000, there has been more focus (and progress) on the development of rural training pathways to develop more physicians with both the interest and appropriate skills for rural generalist practice. While recognizing that the pathways to rural practice begin before medical school, and extend into practice, this case study will focus on postgraduate vocational residency training for rural family practice. It will highlight the challenges and successes of the significant policy, planning and program steps along that journey with particular attention to the roles of the College of Family Physicians of Canada (CFPC) and the Society of Rural Physicians of Canada (SRPC). The interplay of medical education and healthcare delivery is complex. For meaningful progress, collaboration is vital, but it is a challenge to achieve. Indeed, collaborative multi-stakeholder action is the essential innovative solution in the development of the rural training pathways in Canada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».