Medical Students’ Career Perceptions of Radiology
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: Understanding and identifying the factors that influence third- and fourth-year medical students’ perceptions of radiology at Memorial University of Newfoundland and Labrador aims to inform future initiatives in medical education and workforce strategies. Methods: Third- and fourth-year medical students at Memorial University of Newfoundland and Labrador participated in a voluntary and anonymous online survey consisting of 17 questions. The survey was distributed through the Office of Learner Well-Being and Success at the Faculty of Medicine and remained open for three months. It included a mix of closed-ended and open-ended questions, with responses to closed-ended questions provided on a slider scale. The aim of the survey was to gather insights into students' perceptions of radiology within the medical school curriculum. Data analysis was conducted using the Qualtrics online survey platform and statistical analyses were performed using Microsoft Excel. Results/Discussion: Of the 160 medical students surveyed, 25 responded (15.6%). Sixteen percent of the respondents expressed an interest in pursuing radiology. The majority (56.00%) found the exposure to radiology from pre-clerkship to clerkship to be inadequate. According to the slider scale data, on average, respondents ranked "quality of family life" highest (8.52) in influencing their perception of clinical radiology as a career, followed by "amount of patient contact" (7.83) and "suitability to skills/aptitude" (7.33). Students recommended interactive radiological lectures and shadowing opportunities to enhance their learning experience. Conclusion: This survey reveals that factors influencing medical students' views on a career in radiology at Memorial University of Newfoundland and Labrador are multifactorial. The majority's perception of inadequate exposure to radiology could impact efforts to refine the medical school curriculum and develop broader workforce strategies aimed at attracting more students to the field.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».