Evaluation of a National Radiation Oncology Research and Mentorship Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Canadian Association of Radiation Oncology Annual Scientific Meeting Medical Student Research and Mentorship Award was established in 2020 to support medical students pursuing radiation oncology (RO) research and RO as a career. This study is an evaluation of the effect of this national research and mentorship award on medical students, resident mentors, and research supervisors over 3 iterations. METHODS AND MATERIALS: Three separate surveys were created for medical student mentees, RO resident mentors, and attending research supervisors. These surveys were developed using best practice strategies for medical education surveys and circulated for peer review among experts in oncology medical education. The surveys were sent to the 52 individuals (18 students, 18 residents, 16 supervisors) who participated in 3 cycles of Canadian Association of Radiation Oncology ASM MSRMA (2020-21, 2021-22, 2022-23). After anonymization, quantitative answers were analyzed using descriptive statistics, and narrative responses were evaluated using a grounded theory approach. RESULTS: There was a 90% survey response rate. For medical student mentees, the award maintained (71%) or increased (24%) interest in pursuing an RO career. Students reported receiving helpful tips for residency applications and insight into RO residency, research, and career planning advice. Only the first student cohort currently has matching results for residency, with approximately 50% matching to RO. All resident mentor respondents felt the program either maintained or increased motivation to mentor students in RO. Research project supervisors unanimously enjoyed their role in this program and would recommend and participate in this program again. CONCLUSIONS: A national research and mentorship award for medical students has shown a positive effect on participants. Medical students felt this award program motivated them to continue pursuing oncology research and a potential career in RO. The program also enhanced mentorship skills in residents and research supervisors, which encourages further RO mentorship, teaching, and exposure for future generations of students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».