The value of admissions characteristics for predicting the practice location of University of Saskatchewan College of Medicine graduates
Notice bibliographique
Résumé
Background: The physician workforce in Saskatchewan depends upon the retention of locally trained physicians. Characteristics collected at the time of medical school application may predict future practice location, but these associations have not been explored. Methods: We identified the current practice location of University of Saskatchewan College of Medicine graduates who matriculated between 2000 and 2013 and extracted data from their admission applications including gender, age, high school, previous university, and current location at the time of application. We then conducted univariate and multivariate analyses to evaluate associations between these characteristics and rural- and Saskatchewan-based practice. Results: We identified the current practice location of 1,001 (98.9%) of the graduates of the included cohorts. Attending a Saskatchewan high school (p < 0.001), a high school in a smaller population center (p < 0.01), and a Saskatchewan university (p < 0.001) were predictive of Saskatchewan-based practice. Attending a high school outside of Saskatchewan (p < 0.05), a high school in a smaller population center (p < 0.001), and living in a small population centre at the time of application (p < 0.05) were predictive of rural-based practice within or outside of Saskatchewan. Conclusion: Demographic characteristics collected at time of medical school application are associated with future Saskatchewan- and rural-based practice. These findings will guide admissions policies in Saskatchewan and may inform admission practices of other medical schools.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».