Use of Shared Faculty in U.S. and Canadian Dental Schools
Notice bibliographique
Résumé
Dental schools are facing substantial financial challenges and a shortage of faculty members. One solution to address these issues has been to hire “shared” faculty members, i.e., faculty members whose primary appointment is at one institution who are hired by another institution to teach a course or part of a course. This is a controversial concept. A survey of academic deans at U.S. and Canadian dental schools was conducted for this study; thirty-nine (54 percent) of the seventy-two academic deans completed the online survey. This survey found that the use of shared faculty members is not rare amongst U.S. and Canadian dental schools and that the opinions of the academic deans about the use of shared faculty members ranged widely—from strong support to strong disapproval. Using shared faculty members has advantages and disadvantages for students, the shared faculty members, and both institutions. Many of the disadvantages could be potentially minimized by stakeholders’ working together to develop collaborative arrangements. Networks could be developed in which institutions coordinate hiring of shared faculty members based on what expertise is needed. Financial challenges and shortages of faculty members are unlikely to be resolved in the near future, but use of shared faculty members is one promising approach to begin to meet these challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».