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Enregistrement W4401729114 · doi:10.1080/15265161.2024.2388723

Clinical Ethics Fellowship Programs in the U.S. and Canada: A Descriptive Study of Program Characteristics and Practices

2024· article· en· W4401729114 sur OpenAlexaboutno aff
Ellen Fox, Jason Adam Wasserman

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Bioethics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Consistency (knowledge bases)Medical educationQuality (philosophy)PsychologyFamily medicineMedicinePolitical sciencePublic relationsLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the current lack of knowledge about clinical ethics fellowship programs (CEFPs), we surveyed all 36 programs in the U.S. and Canada. The number of CEFPs has grown exponentially over the last 40 years and far exceeds previous estimates. Commonalities among CEFPs include: 88.8% require an advanced degree or rarely accept applicants without one; 91.7% of programs do not restrict applicants to a specific background such as medicine or philosophy; and 88.9% of programs compensate fellows. CEFPs vary widely on numbers of fellows trained in the last 3 years (1-111), numbers of consultations performed by each fellow (0-450), and salaries paid ($0-$95,000). Less than half of programs meet CEFP standards established by ABPD. Nonpaying programs and larger programs tend to have lower admission standards and lower expectations for fellows. We hope these data will help inform CEFP standards that promote quality and consistency without stifling desirable diversity and innovation.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,457
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,132 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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