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Enregistrement W4321494393 · doi:10.1503/cjs.020721

Trends in types of graduate degrees and research output for academic general surgeons in Canada

2023· article· en· W4321494393 sur OpenAlexaffvenueabout
Kevin Verhoeff, Kieran Purich, Alexander Miles, Janice Y. Kung, A. M. James Shapiro, David L. Bigam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyPublic healthGraduate degreeMedical educationClinical epidemiologyGraduate studentsGraduate educationDegree (music)SurgeryFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The proportion of general surgeons with graduate degrees in Canada is increasing. We sought to evaluate the types of graduate degree held by surgeons in Canada, and whether differences in publication capacity exist. We evaluated all general surgeons working at English-speaking Canadian academic hospitals to determine the types of degrees achieved, changes over time and research output associated with each degree. We identified 357 surgeons, of whom 163 (45.7 %) had master’s degrees and 49 (13.7 %) had PhDs. Achievement of graduate degrees increased over time, with more surgeons earning master’s degrees in public health (MPH), clinical epidemiology and education (MEd), and fewer master’s degrees in science (MSc) or PhDs. Most publication metrics were similar by degree type, but surgeons with PhDs published more basic science research than those with clinical epidemiology, MEd or MPH degrees (2.0 v. 0.0, p < 0.05); surgeons with clinical epidemiology degrees published more first-author articles than surgeons with MSc degrees (2.0 v. 0.0, p = 0.007). An increasing number of general surgeons hold graduate degrees, with fewer pursuing MSc and PhD degrees, and more holding MPH or clinical epidemiology degrees. Research productivity is similar for all groups. Support to pursue diverse graduate degrees could enable a greater breadth of research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,574
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,101 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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