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Enregistrement W4384068226 · doi:10.5489/cuaj.8292

Evaluation of Canadian urology residency and fellowship program websites

2023· article· en· W4384068226 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicolas Siron, David Bouhadana, Ryan Schwartz, Claudia Deyermendjian, Marie-Lyssa Lafontaine, François Cossette, Mehr Jain, Faisal Khosal, David‐Dan Nguyen, Kevin C. Zorn, Dean Elterman, Bilal Chughtai, Naeem Bhojani

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of TorontoVancouver General HospitalUniversity of OttawaMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationDiversity (politics)MedicineInclusion (mineral)UrologyFamily medicinePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is growing use of online resources in the postgraduate medical education application process to provide applicants program-specific details, thus allowing for informed decision-making. Given the variability and non-standardized electronic training descriptions and objectives, our goal was to assess the availability of program information through program websites for both residency and fellowship urology programs across Canada. Methods: Using the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) and the Canadian Urological Association (CUA) websites, we compiled a list of all Canadian urology residency and fellowship programs. We reviewed all programs’ website using a 40-item tool based on seven subcategories, including education, application process, faculty information, trainee/fellow information, research and extra-curricular activities, wellness, and both benefits and career planning. Each website was reviewed by two trained reviewers. Any inter-reviewer discrepancy was resolved by a third-party reviewer. Results: Among 13 Canadian urology residency programs, all had program websites and met 48% of the criteria evaluated. None of the residency program websites reported information on work hours, surgical caseload statistics, or equity diversity and inclusion/community initiatives. Among 37 Canadian urology fellowship programs, 10 programs did not have websites, and the remaining 27 program websites met 28% of the criteria evaluated. Scores were highest for the application process subcategory, while scores were lowest for the wellness and benefits/career planning subcategories among both residency and fellowship programs. Conclusions: With growing reliance and dependence on web resources to access residency and fellowship program information, there is a clear need to standardize and improve Canadian training websites for prospective applicants.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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