International medical graduates representation in pathology academic workforce, departmental leadership and society leadership
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Compared with the overall physician workforce, pathologist workforce in the United States has significant representation of international medical graduates (IMGs). IMG representation in the academic pathology workforce, as well as in departmental and pathology societal leadership, has not been documented. In this cross-sectional study, we surveyed a sample of 20 North American academic pathology departmental publicly available websites. Each faculty was recorded according to the location of their medical school training as either US or Canadian medical graduateor IMG (country of medical school graduation any other than US or Canada). Past and present presidents of four major North American pathology societies [American Society for Clinical Pathology (ASCP), Association for Academic Pathology (AAPath), College of American Pathologists (CAP), United States and Canadian Academy of Pathology (USCAP)] were also recorded. A total of 1455 pathologists were retrieved in our search: 924 (63.5 %) were USCMGs and 531 (36.5 %) IMGs. Likewise, 65 % of pathology chairs were USCMGs and 35 % IMGs. These data mirror the 2022 Association of American Medical Colleges distribution in the pathology workforce (65.6 % USCMGs and 34.4 % IMGs). In contrast, historic data from 1993 to 2024 show that only 8 (8 %) past or current presidents of the major US pathology societies were IMGs (USCAP = 6, ASCP = 1, AAPath = 1, CAP = none). While the academic pathology community has proportional representation of physicians based on location of their medical school training, there is historical underrepresentation of IMGs in societal leadership. Unveiling the causes of this disparity and identifying any potential obstacles for faculty engagement is paramount.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle