Canadian radiology workforce demographics: Results from a national survey
Notice bibliographique
Résumé
Rationale and objective: Demographic data collected about Canadian radiologists and trainees has been limited primarily to binary gender and geographic location. The purpose of this study was to investigate: (1) demographic characteristics of Canadian radiologists and trainees; (2) types of diversity important to radiologists; (3) relationship of radiologist demographics to practice characteristics; and (4) relationship of radiologist demographics to years in practice, (YIP). Materials and methods: French and English surveys were distributed via email through radiology associations and social media. Frequency counts of demographic variables were calculated, and chi-square and Fisher's Exact tests were performed to explore the relationships between demographic characteristics and role. Results: 611 individuals responded to the survey. 573 respondents were included in the analysis. 454 (78.8%) were practicing radiologists and 119 (20.7%) were residents/fellows. Half identified as women (50.4%). English was the primary language for most respondents. There was an association between role and sexual orientation (p = 0.02), visible minority (χ2 = 4.79, p < 0.05), religion (χ2 = 4.11, p < 0.05), and having children (χ2 = 136.65, p < 0.05). For radiologists, being a visible minority (χ2 = 11.59, p < 0.05) and age (χ2 = 56.3, p < 0.05) were associated with academic rank while gender (χ2 = 3.83, p < 0.05) and age (χ2 = 13.74, p < 0.05) were related to part-/full-time status. Less women, visible minorities, and women with children had been in practice for long. Discussion: This study represents a comprehensive analysis of Canadian radiology demographics. Results suggest there is increasing diversity among trainees; however, significant demographic underrepresentation compared to the diversity of Canada exists.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».