Distributed education enables distributed economic impact: the economic contribution of the Northern Ontario School of Medicine to communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical schools with distributed or regional programs encourage people to live, work, and learn in communities that may be economically challenged. Local spending by the program, staff, teachers, and students has a local economic impact. Although the economic impact of DME has been estimated for nations and sub-national regions, the community-specific impact is often unknown. Communities that contribute to the success of DME have an interest in knowing the local economic impact of this participation. To provide this information, we estimated the economic impact of the Northern Ontario School of Medicine (NOSM) on selected communities in the historically medically underserviced and economically disadvantaged Northern Ontario region. METHODS: Economic impact was estimated by a cash-flow local economic model. Detailed data on program and learner spending were obtained for Northern Ontario communities. We included spending on NOSM's distributed education and research programs, medical residents' salary program, the clinical teachers' reimbursement program, and spending by learners. Economic impact was estimated from total spending in the community adjusted by an economic multiplier based on community population size, industry diversity, and propensity to spend locally. Community employment impact was also estimated. RESULTS: In 2019, direct program and learner spending in Northern Ontario totalled $64.6 M (million) Canadian Dollars. Approximately 76% ($49.1 M) was spent in the two largest population centres of 122,000 and 165,000 people, with 1-5% ($0.7 M - $3.1 M) spent in communities of 5000-78,000 people. In 2019, total economic impact in Northern Ontario was estimated to be $107 M, with an impact of $38 M and $36 M in the two largest population centres. The remaining $34 M (32%) of the economic impact occurred in smaller communities or within the region. Expressed alternatively as employment impact, the 404 full time equivalent (FTE) positions supported an additional 298 FTE positions in Northern Ontario. NOSM-trained physicians practising in the region added an economic impact of $88 M. CONCLUSIONS: By establishing programs and bringing people to Northern Ontario communities, NOSM added local spending and knowledge-based economic activity to a predominantly resource-based economy. In an economically deprived region, distributed medical education enabled distributed economic impact.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».