Two for the price of one: The benefits of job sharing to increase women representation in surgical specialties
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women represent over 50% of medical school classes in Canada, yet only 36.8% of surgical residency applicants identified as female from 1995-2019. One potential explanation for this discrepancy is the lack of work-life balance. Job sharing is an alternative work schedule in which two employees share the responsibilities of one full-time job. Although job sharing is not common in medicine, it may provide a solution to this issue. This paper proposes the implementation of job sharing to increase women representation in surgical specialties and discusses the benefits it would provide to patients, physicians, and the healthcare system. Methods: The authors developed a pitch for job sharing in medicine after conducting a review of the literature as part of their participation in the Cutting Edge Womxn in Surgery Hackathon at Dalhousie University. Results: Job sharing has been successfully implemented in other industries and could have numerous benefits in medicine, such as preventing burnout and increasing women representation in surgical specialties. Physicians who practice job sharing report feeling supported while having improved work-life balance. Conclusion: Job sharing is a promising solution to increase women representation in surgical specialties and prevent burnout among physicians. The implementation of job sharing would benefit patients, physicians, and administration. By targeting excessive workload and promoting work-life balance, physicians can feel more satisfied in their roles and provide higher quality care to their patients. Job sharing warrants further exploration as a potential solution to the underrepresentation of women in surgical specialties and the burnout epidemic in the medical profession.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».