Notice bibliographique
Résumé
We are always recruiting in rural. Even those ‘most envious of rural communities who surely have enough’ are recruiting (insert expletive uttered sotto voce). It’s a tiring lament. Why does it have to be so? There are many reasons but changing physician factors as mentioned in this issue’s study about recruiters (Page 141) partly explain it. New graduates increasingly require tailored approaches. It’s not that we have a job that they may want to do, but determining what life can we make for them (and their families). These important negotiations are not only necessary to attract someone but also ensure that the community keeps them. There are limits of course as there will be a set of community healthcare needs based on rural demographics and social determinants of health. Rural communities are ageing faster than urban ones. Our isolation, poverty and chronic disease-burden do not make attracting healthcare workers easy. In fact, the communities that need physicians the most appear to be the hardest for recruiters. However, even fortunate communities must recruit for the future as things can change in a moment by a single person. Fundamentally, rural suffers from quantum physics’ effects. Unlike urban the loss or gain of a single physician is state changing. One in five to one in four is a felt thing that cramps your intestines. Two Family Practice Anaesthetists who recruit a third is a landmark. Replacing patchy locum surgical coverage with a local surgeon is fireworks and champagne. Rural medical education is even couched overtly or covertly in terms of recruitment. If you take a student, you might be increasing your chances of recruiting a physician. To a nuanced extent, this is indeed true. However, to say that we are succeeding or not in Canada with the rural training of the upcoming rural medical workforce is probably premature to opine. For rural communities who are always recruiting, colour me sceptic.
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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 | 0,024 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,083 |
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 ».