B - 112 Challenges and Opportunities for Training in a New Era in Neuropsychology: a Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The field of neuropsychology is undergoing significant changes, especially as the Minnesota Update Conference (MUC) drafts are developed. In late 2023, a group of neuropsychology trainee-leaders, united through the Clinical Neuropsychology Trainee Forum (CNTF), surveyed trainees in the United States and Canada to better understand their needs and perception of the neuropsychology training climate. Method Survey items were written by a CNTF task force consisting of trainee-leaders from major neuropsychology organizations before being refined by four independent neuropsychologists, including two current neuropsychology postdoctoral fellowship training directors. The survey was distributed via listservs and social media. Results 220 respondents completed a majority of the survey, and they were primarily female (86%), White (71%), and training in the United States (92%). More than 75% of respondents reported satisfaction with their doctoral program, internship, and/or fellowship. Similarly, 90% and 73% of respondents, respectively, felt their opinions on the future of the field are listened to and/or valued in discussions with peers and supervisors/mentors. However, only 57% of respondents felt their opinions are valued by neuropsychology organizational leadership, and nearly 70% were uncertain or disagreed that trainees’ opinions were valued during the MUC draft development and review period. Conclusions Most neuropsychology trainees are satisfied with their training programs yet expressed concern about their opinions on the future of the field being heard by neuropsychology leadership. Trainee stakeholder engagement will be key to the vitality of neuropsychology in light of anticipated MUC Guidelines. Recommendations for supervisors, training directors, and neuropsychology organizational leadership will be discussed.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».