A Scoping Review of Health Care Faculty Mentorship Programs in Academia: Implications for Program Design, Implementation, and Outcome Evaluation
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
INTRODUCTION: Formal mentoring programs have direct benefits for academic health care institutions, but it is unclear whether program designs use recommended components and whether outcomes are being captured and evaluated appropriately. The goal of this scoping review is to address these questions. METHODS: We completed a literature review using a comprehensive search in SCOPUS and PubMed (1998-2019), a direct solicitation for unpublished programs, and hand-searched key references, while targeting mentor programs in the United States, Puerto Rico, and Canada. After three rounds of screening, team members independently reviewed and extracted assigned articles for 40 design data items into a comprehensive database. RESULTS: Fifty-eight distinct mentoring programs were represented in the data set. The team members clarified specific mentor roles to assist the analysis. The analysis identified mentoring program characteristics that were properly implemented, including identifying program goals, specifying the target learners, and performing a needs assessment. The analysis also identified areas for improvement, including consistent use of models/frameworks for program design, implementation of mentor preparation, consistent reporting of objective outcomes and career satisfaction outcomes, engagement of program evaluation methods, increasing frequency of reports as programs as they mature, addressing the needs of specific faculty groups (eg, women and minority faculty), and providing analyses of program cost-effectiveness in relation to resource allocation (return on investment). CONCLUSION: The review found that several mentor program design, implementation, outcome, and evaluation components are poorly aligned with recommendations, and content for URM and women faculty members is underrepresented. The review should provide academic leadership information to improve these discrepancies.
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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 | 0,024 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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