The Allocation of Medical School Spaces in Canada by Province and Territory: The Need for Evidence-Based Health Workforce Policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most Canadian medical schools allocate admission based on province or territory of residence. This may result in inequities in access to medical school, disadvantaging highly qualified students from particular provinces. METHOD: The number of medical school spaces available to applicants from each province and territory was compared to the total number of available spaces in Canada, the regional application pressure and enrolment in 2017/2018. RESULTS: There is differential access to medical schools based on the absolute numbers of available spaces and application pressure. Applicants from Prince Edward Island are afforded the greatest number of spaces per 100,000 population aged 20 to 29 (5,568.8). Applicants from Ontario experience the lowest ratio of available spaces to relevant population (54.3). DISCUSSION: Health workforce policy must balance equity and regional social accountability. Privileging regional residence over academic aptitude and personal characteristics may be justified by strong evidence that these applicants are likely to serve populations that would otherwise be underserved. CONCLUSION: The availability of medical school spaces in Canada differs as a function of the province or territory from which applicants apply. Determining whether this differential is justified requires appraisal of the consequences of the policies with respect to their goals.
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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 | 0,025 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».