Commentary and Opinions: The Utilization of Social Media by Medical Residency Programs During COVID-19 Pandemic and Beyond
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a result of COVID-19 pandemic, medical training has been greatly impacted globally. In Canada, out-of-province visiting clinical electives were cancelled. In addition, the Canadian Resident Matching Service (CaRMS) interviews were transitioned to being virtual since 2020. As residency programs are exploring new ways to overcome the challenges of elective cancellation, there has been a surge of residency program social media accounts on Instagram, Twitter, and Facebook. Social media serves as a platform for residency programs to promote themselves in addition to posting interactive educational materials. Moreover, social media residency accounts provide a platform for medical students to learn about the programs and network virtually with fellow applicants, residents, program directors, and faculty members. Overall, social media is becoming a popular and valuable tool for residency programs to connect with the applicants during COVID-19 pandemic and beyond. Among the different social media platforms, Instagram seems to be more appealing to both residency programs and the graduating medical students. We report our observations regarding selected Canadian residency program Instagram accounts. To maximize the success of using social media, it is important for the residency programs to consider the attitudes of applicants towards the residency social media accounts. Future studies are needed to assess the effectiveness of the Canadian residency program social media accounts for the final year students applying for these programs.
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.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle