Migration Of Psychiatric Trainees In Italy
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims:In Europe high number of psychiatric trainees have ever considered moving to another country, especially for salary differences. Although in Italy workforce migration is widespread in different fields, little is known about migration of health professionals at an early career stage.This study aims to identify experiences and attitudes towards international migration among Italian psychiatry trainees.Methods:An online survey was conducted among psychiatry trainees from Italy as part of the EFPT Brain Drain Research study.Results:Of 121 psychiatric trainees surveyed across Italy, the majority has u2018everu2019 considered living abroad. Still, just a quarter took u2018practical stepsu2019 towards migration, with male trainees considering migration more than female. Few trainees had ever had a long-term migratory experience or a short-term mobility experience. Academic was an important reason for trainees to leave and personal a key reason for trainees to stay. Across Italy we found wide differences concerning their 5 year plan: the majority of trainees in the south believe they will be working abroad, whereas most of trainees in the north and central part of the country think they will be working in Italy.Conclusions:Many Italian psychiatric trainees have considered moving to another country, especially for academic reasons. These findings call to improve opportunities, particularly in the south part of the country, and help to better understand the social and demographic variations in Italy that may play a role in these migratory flows.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».