MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300544692

Trainees’ views of physician workforce policy in Quebec and their impact on career intentions

2014· article· en· W4300544692 sur OpenAlexaffabout
Julie Hallet, Nathalie Saad, Mathieu Rousseau, François Lauzier

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforcePsychologyMedical educationPolitical scienceMedicineLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The physician workforce in Quebec is regulated by a government-controlled plan. Many specialty trainees expressed concerns about securing a position. Our objective was to analyze physicians’ employment issues in Quebec and their impact on residents’ training in specialty programs. Methods: We distributed a web-based self-administrated survey to all Quebec residents training in specialty programs to capture data about residents’ ability to find employment, career plans and perceptions regarding the workforce policy. Three groups were considered: graduates, non-graduating senior residents, and junior residents. Results: The overall response rate was 41.5% (985/2372). 47.3% of graduates did not have a position two months before finishing their training. Among residents without a position, 27.1% of graduates intend to leave Quebec, and 19.6% to complete a fellowship to postpone their start in practice. Overall, 77.9% of respondents believed there are not enough job opportunities for the number of trainees. Conclusion: Quebec specialty residents experience significant difficulties obtaining a position in the province and perceive that there are not enough job opportunities, which impacts their career plans and could drive them to complete a fellowship or plan to practice outside the province. Trainees' experience in finding employment needs to be considered in planning the physician workforce.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,164 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetHealthcare Systems and PracticesTravaux en français237 207