UNIVERSITY OF MONTREAL’S CLINICIAN-INVESTIGATOR PROGRAM: A 10-YEAR DESCRIPTIVE EVALUATION
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinician-investigators have an important role in the development and implantation of new therapies and treatment modalities; however, there have been several reports highlighting a pending shortage in the clinician-investigators' workforce. In Canada, the Royal College has promoted the development of clinician-investigators programs (CIP) to facilitate the training of these individuals. There is currently a paucity of data regarding the outcomes of such programs. This study aims to identify the strengths and areas of improvement of the Montreal University CIP. Methods: An internet-based 51-question survey was distributed to all the alumni from the University of Montreal CIP. Participation was voluntary and no incentives were provided. The response rate was 64%. Results: Among respondents, 50% (n=16) had completed their clinical residency and all CIP requirements. The majority of these individuals (63%) had become independent investigators and had secured provincial and national funding. Satisfaction of the respondents was high regarding the overall program (85%), the research skills developed during the CIP (84%) and the financial support obtained during the program (72%). The satisfaction rate regarding career planning was lower (63%). Conclusion: This survey demonstrates that, while indicators are favorable, some areas still require improvement. Several steps to improve the CIP have been identified; notably, the transition from the CIP to early independent career has been identified as critical in the development of clinician-investigators and steps have been taken to improve this progression.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».