Identification of Factors that May Predict Career Trajectory Among Neuro-Ophthalmology Fellows
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is modest literature regarding fellowship applicant factors that may predict future career achievement. We aim to characterize neuro-ophthalmology fellows and identify and analyze characteristics that may predict future career trajectory. METHODS: Data, including demographic information, academic background, scholarly activities, and practice information, were collected using publicly available sources, on individuals who completed neuro-ophthalmology fellowships from 2015 to 2021. Summary statistics describing the cohort were calculated. Prefellowship characteristics were compared with postfellowship characteristics to evaluate which prefellowship characteristics may predict postfellowship academic productivity and career achievement. RESULTS: Data were collected on 174 individuals (41.6% men, 58.4% women). Sixty-five percent were residency-trained in ophthalmology, 31% neurology, 1.7% both, and 1.7% pediatric neurology. Fifty-eight percent completed residency in the US, 8% in Canada, 32% internationally, and 2% in multiple locations. Among those practicing in the US/Canada, 63.8% practice at academic centers, 35.3% private practice, and 0.9% at both. Thirty-one percent completed additional subspecialty training and 17.8% additional graduate degrees. Completion of additional fellowship training or graduate degrees, and publication of more papers before fellowship, correlated with later academic productivity. There were no significant correlations between completion of an additional fellowship or graduate degree with current practice environment or attainment of leadership roles. There were no significant correlations between total publishing productivity prefellowship and practice environment or leadership roles postfellowship. CONCLUSIONS: Additional graduate degrees/subspecialty training, and prefellowship academic productivity, correlated with later academic productivity among neuro-ophthalmologists, suggesting that these metrics may be helpful in predicting future academic performance among fellowship applicants.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».