Step-by-Step Process for Assessing the Economic Impact of Regional Medical Campuses in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regional medical campuses (RMCs) create positive economic impacts in communities and small cities. RMCs increase educational capacity, medical services, and address the shortage or maldistribution of physicians in rural areas. Our paper answers the question: How do you assess the economic impact of a RMC? Methods: The Canadian Input-Output (I-O) model and the Simplified American Council on Education (ACE) model are adapted to assess the economic impact of an individual RMC using a step-by-step process. The models are tested using data from three Canadian RMCs. Results: A comparison of the two models found similarities with data requirements and spreadsheet calculations. However, the Canadian I-O model spreadsheet is linked to Statistics Canada multipliers and calculations are more complex. Outputs are calculated for multiple economic variables. The Simplified ACE model, in contrast, uses a single multiplier and provides a single number by input category and a cumulative total of all impacts. Conclusion: Both models successfully assess economic impacts of RMC. The step-by-step process allows RMC administrators and others to understand the limitations of each model, but also facilitates an in-house economic assessment of RMC. The authors provide guidance on choosing the best model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».