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Enregistrement W4321790228 · doi:10.3390/healthcare11050657

Choosing Alternative Career Pathways after Immigration: Aspects Internationally Educated Physicians Consider when Narrowing down Non-Physician Career Choices

2023· article· en· W4321790228 sur OpenAlexaffabout
Nashit Chowdhury, Deidre Lake, Tanvir Chowdhury Turin

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensAlberta Medical AssociationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationCareer PathwaysPsychologyCareer developmentMedicineMedical educationFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many developed countries admit internationally educated physicians (IEPs) as highly skilled migrants. The majority of IEPs arrive with the intention of becoming licensed physicians to no avail, resulting in underemployment and underutilization of this highly skilled group of people. Alternative careers in the health and wellness sector provide IEPs opportunities to use their skills and reclaim their lost professional identity; however, this path also includes great challenges. In this study, we determined factors that affect IEPs' decisions regarding their choice of alternative jobs. We conducted eight focus groups with 42 IEPs in Canada. Factors affecting IEPs' career decisions were related to their individual situations and tangible aspects of career exploration, including resources and skills. A number of factors were associated with IEPs' personal interests and goals, such as a passion for a particular career, which also varied across participants. Overall, IEPs interested in alternative careers took an adaptive approach, largely influenced by the need to earn a living in a foreign country and accommodate family needs and responsibilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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