Early Career Outcomes of Embedded Research Fellows: An Analysis of the Health System Impact Fellowship Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This descriptive study reports the early career outcomes of postdoctoral fellows who completed a novel embedded fellowship training program, the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Health System Impact (HSI) Fellowship. The program was designed to support impact-oriented career paths of doctoral graduates, build research capacity within health system organizations, and help to advance learning health systems in Canada. METHODS: Employment of fellowship alumni upon completion of the program were tracked using internet searches of publicly accessible online sources and complemented with program survey data. RESULTS: Descriptive analyses show that all 87 eligible alumni included in the study are currently employed (100% of 87), with 92% employed in Canada. Their employment spans several sectors, including in academic (37%), public (29%), healthcare delivery (17%), and private (14%) sectors. Altogether, 32% of alumni held hybrid roles with an affiliation in academia and another sector. The most common position types were senior scientist (42%), professorships (18%), and director, manager or administrator roles (12%). Program reporting data indicate that these employment outcomes are generally consistent with the group's career aspirations reported at the start of the fellowship program, and that the program receives high ratings from fellows in the extent it is believed to support their career preparedness and readiness (4.49 out of 5). CONCLUSION: We find that HSI Fellow alumni are employed mostly in research-related roles in a range of sectors including, but not limited to academia, that they positively perceive the program's success in elevating their career readiness and potential to make an impact - suggesting that the program may help equip fellows with the skills, readiness and networks for a broad array of employment sectors and roles. The findings are a promising signal of the demand for research talent and the growing capacity for learning health systems in Canada.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».