Association between academic degrees and research productivity: an assessment of Canadian academic general surgeons
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> For academic hiring committees and surgical trainees, the benefits of a graduate degree are unclear. We sought to identify if graduate degrees or professorship status were associated with increased research productivity among Canadian academic surgeons. <h3>Methods:</h3> We included general surgeons from the largest hospitals associated with accredited residency programs. We classified staff surgeons active between 2013 and 2018 by degree (MD only, master’s degree, PhD) and professorship (assistant, associate, professor) status. We identified their publications from January 2013 to December 2018. Variables of interest included publications per year, citations per article, journal of publication, CiteScore, author’s Hirsch (<i>h</i>) index and the revised <i>h</i>-index (<i>r</i>-index). We used Kruskal–Wallis tests and the Dunn multiple comparison test to assess statistical significance. <h3>Results:</h3> We identified 3262 publications from 187 surgeons, including 78 (41.7%) with no graduate degree, 84 (44.9%) with master’s degrees and 25 (13.4%) with PhDs. Surgeons with graduate degrees had more publications per year, higher CiteScores, more citations per article, and higher <i>h</i>- and <i>r</i>-indices than those without graduate degrees. Surgeons with doctorates had the highest median values in all domains, but differences were not significant compared with surgeons with master’s degrees. Seventy-seven (41.8%) surgeons were assistant professors, 63 (34.2%) were associate professors and 44 (23.9%) were full professors. Statistically, full professors had a greater number of publications per year and higher <i>h</i>- and <i>r</i>-indices than their counterparts. <h3>Conclusion:</h3> Surgeons with graduate degrees or more advanced professorships had the greatest research productivity. Surgeons with doctorates trended toward greater research productivity than those holding master’s degrees.
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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 | 0,027 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».