Canadian Association of Neuropathologists Workforce Survey, 2019
Notice bibliographique
Résumé
To characterize the professional occupation of Canadian neuropathologists and estimate the future employment demands in neuropathologists, all the active members of the Canadian Association of Neuropathologists in Canada (n=53) were surveyed by E-mail, inquiring as to their estimated date of retirement, their current employment and practice profile, and as to any practice trends they had noticed. 49 members replied: all but one practice at medical school centers. 38 practice exclusively in neuropathology and three of these are employed at less than 75% of a full time equivalent. The remaining practices are mixed neuropathology and anatomical pathology, and one practices exclusively ophthalmic pathology. 35% reported significant neuropathology sub specialization (e.g. forensic, pediatric, neuromuscular). 42% reported greater than 10% of time dedicated to research (of these, median 30%) and 35% greater than 10% time spent in teaching, and 9% greater than 10% time in administration. Of the 49 surveyed, as of the spring of 2019, 14%(seven) of the full time neuropathologists can be expected to retire in the next 10 years, and 6% (three) with mixed AP/NP practices. LEARNING OBJECTIVES This presentation will enable the learner to: 1. Understand the current spectrum of practice of Neuropathologists across Canada 2. Describe the patterns of employment and anticipated retirements of Canadian Neuropathologists
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».