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Enregistrement W3166559836 · doi:10.1017/cjn.2021.99

Canadian Association of Neuropathologists Workforce Survey, 2019

2021· article· en· W3166559836 sur OpenAlexaffvenueabout
Patricia J. Shannon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistory of Medical Practice
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyWorkforceMedicineMedical educationPsychologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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