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Enregistrement W4309587900 · doi:10.37723/jumdc.v13i4.726

Perception of Dentists regarding Brain Drain in Punjab, Pakistan: A Cross-sectional Survey

2022· article· en· W4309587900 sur OpenAlexaboutno aff
Arooj Ul Hassan, Naiha Muzamil, Mehrin Wajahat, Zunaira Iqbal, Obaid Bajwa

Notice bibliographique

RevueJournal of University Medical & Dental College · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Cross-sectional studyEconomic shortageBrain drainPerceptionMedicineSocioeconomicsPsychologyEconomic growthSociologyGovernment (linguistics)EngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & OBJECTIVE: Brain drain is a term coined for the migration of highly skilled professionals from the country of their origin to more developed countries. As the trend of moving abroad is on a rise, ever since, it is causing a shortage of dental professionals in our country. The objective of our study is to determine the factors that would compel the dentists of Punjab, Pakistan, to move abroad and how to prevent this migration. METHODOLOGY: It was a cross-sectional survey. Data was collected through a self-constructed and validated questionnaire. The study was done in dental colleges in Punjab, and the duration of the study was one year. The questionnaire was distributed both by hand and via digital sources. RESULTS: There were 155 (33.4%) participants, who were planning to go abroad for higher education, and 274 (59%) had not planned to go out of the country for further studies. Among the study participants, 50 (32.3%) participants were planning to move to the United Kingdom, whereas 23 (14.8%) participants were planning to go to Australia, 44 (28.3%) wanted to move to the US, 10 (6.4%) to Canada and the rest (18%) had plans to move to any other country. CONCLUSION: The majority of dental graduates wish to go abroad for their post-graduation. The dentists of Punjab were willing to serve their country, provided the economic and political situations improved.

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)0,008
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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