The Virtual Face of Colon and Rectal Surgery Training in the USA: An In‐Depth Evaluation and Analysis of Fellowship Programs Website Content
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With an ever-evolving digital and virtual world hastened by the COVID-19 pandemic, prospective colon and rectal surgery fellowship applicants must rely on online sources of information, such as websites, rather than in-person visits to fellowship programs. This study analyzes and evaluates the content and accuracy of colon and rectal surgery fellowship program websites. METHODS: The Fellowship and Residency Electronic and Interactive Database website provides a complete collection of colon and rectal surgery fellowship websites based in the USA. The accessibility of the websites was verified via Google search, and relevant content for the applicants was evaluated based on 50-point criteria. RESULTS: Analysis of 60 fellowship program websites was conducted, out of which only a fifth (20%) were kept up to date. Twenty-seven (45%) websites fulfilled 50% of the 50-point criteria. The most and least included data points were program overview (69%) and residential/housing information (24%). Most websites contained basic information relevant to international applicants but lacked crucial information such as visa sponsorship (12%) and city information (23%). CONCLUSION: An informative and easily accessible website is essential for prospective applicants to choose the best program for their career goals and academic needs. This study highlighted multiple areas for potential improvement in the colon and rectal surgery program websites. Individual colon and rectal surgery programs may benefit and attract more candidates to their programs through a fully optimized website design and content.
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 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 | 0,025 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».