The rural road map for action: an examination of undergraduate medical education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is currently a maldistribution of physicians across Canada, with rural areas facing a greater physician shortage. The taskforce between the College of Family Physicians and the Society of Rural Physicians created a report, "The Rural Road Map for Action" (RRMA) to improve rural Canadians' health by training and retaining an increased number of rural family physicians. Using the RRMA as a framework, this paper aims to examine the extent to which medical schools in Canada are following the RRMA. Methods: Researchers used cross-sectional survey and collected data from 12 of 17 medical school undergraduate Deans from across Canada using both closed and open ended survey questions. Results were analyzed using quantitative (frequencies) and qualitative methods (content analysis). Results: Medical schools use different policies and procedures to recruit rural and Indigenous students. Although longitudinal integrated clerkships offer many benefits, few students have access to them. Leadership representation on decision-making education committees differed across medical schools pointing to a variation in the value of rural physicians' perspectives. Conclusion: This study illustrated that medical schools are making efforts that align with the RRMA. It is critical they continue to make strategic decisions embedded in educational policy and leadership to reinforce the importance of and influence of rural medical education to support workforce planning.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».