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Enregistrement W4396531030 · doi:10.36834/cmej.76441

Selection of international medical graduates into postgraduate training positions in Canada. Who applies? Who is selected?

2024· article· en· W4396531030 sur OpenAlexaffvenueabout
Inge Schabort, Pascal Wm Van Gerven

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceSelection (genetic algorithm)Medical educationTraining (meteorology)Personnel selectionMedicineComputer scienceFamily medicinePolitical scienceStatisticsArtificial intelligenceGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: International medical graduates (IMGs) are an essential part of the Canadian physician workforce. Considering current pressures on the health care system, an update regarding application numbers and match rates for IMGs to postgraduate positions in Canada is needed. Methods: We conducted a quantitative cross-sectional study to explore the characteristics of IMGs who are currently applying to the Canadian Residency Matching Service (CaRMS) positions to gain a broad understanding of the composition of this group and the factors associated with successful matching. Results: Out of 1,725 applicants in 2019, 14.1% matched on the first attempt and 6.4% after two to three attempts. Only 22.7% matched with a position (57.6% women). Applicants submitted an average 19.6 site/program applications. The percentage of IMGs matched did not statistically differ by gender. The relationship between the year of graduation or geographic area of medical school qualified and matching was significant for the first and second iterations, with current-year graduates and Oceania/Pacific Islands applicants more likely to match. Conclusions: This study provided us with accurate numbers and information about the Canadians studying abroad and IMG groups applying, and factors associated with being matched to the IMG positions through CaRMS, which will be instrumental in informing future selection implications for Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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