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Enregistrement W4409277330 · doi:10.30770/2572-1852-111.1.35

International Briefs

2025· article· en· W4409277330 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Regulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CanadaChanges to the TDM Examination in 2026The Medical Council of Canada (MCC) is pleased to announce the implementation of a new assessment model for the Therapeutics Decision-Making (TDM) Examination, planned for January 2026. Administered by the MCC on behalf of the Practice-Ready Assessment (PRA) programs, the TDM Examination is part of the selection process for qualified internationally trained physicians to enter most PRA programs.To enhance the candidate experience and increase the efficiency of the exam process, a new format will be implemented featuring multiple-choice questions and short-menu questions divided into two sections, and an optional 20-minute break between the sections will be offered. The MCC anticipates these changes will also allow for a faster release of results.The revised TDM Examination will maintain its integrity, validity and reliability, with the questions assessing the competence of candidates at the level required of a family physician practicing independently and safely in Canada.The exam will continue to be delivered globally through Prometric both at test centers and via remote proctoring.The MCC website will be updated with additional information as it becomes available.Further information is available at https://mcc.ca/news/changes-to-the-tdm-examination-in-2026/IndiaAdditional Medical Seats to Solve Doctor Shortage?In the Union Budget 2025, India's Union Finance Minister Nirmala Sitharaman announced the addition of 10,000 new medical seats across medical colleges and hospitals in the coming year to help address the nation's doctor shortage. This is part of a broader plan to increase India's medical education capacity by 75,000 seats over the next five years. However, regional disparities in doctor distribution, infrastructure challenges, and the retention of medical professionals in rural areas remain key hurdles to achieving healthcare equity across India.Further information is available at https://timesofindia.indiatimes.com/education/news/will-indias-10000-new-medical-seats-solve-the-doctor-shortage-crisis/articleshow/117824316.cms

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5430,280

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,466 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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