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Enregistrement W7092287324 · doi:10.6084/m9.figshare.28100413.v2

Evaluation and Comparison of the Comprehensiveness of Canadian and American Ophthalmology Residency Program Websites

2025· article· W7092287324 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatching (statistics)Transparency (behavior)Pairwise comparisonService (business)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We descriptively and comparatively evaluated the comprehensiveness of Canadian and US-accredited ophthalmology residency program websites as of August 28, 2024. Using Canadian Resident Matching Service (<i>n</i> = 15) and US Fellowship and Residency Electronic Interactive Database (<i>n</i> = 125), we assessed website content across seven criteria: recruitment, faculty, residents, education/research, teaching, benefits, and community. Two independent reviewers used a 40-point system, with Kruskal-Wallis and post-hoc pairwise tests for analysis by country and funding model. US programs more frequently had highly comprehensive websites than Canadian programs (US: 74.4%, Canada: 40%). Canadian programs mostly achieved moderate comprehensiveness (Canada: 60%, US: 22.4%). Larger program size and US origin were significantly linked to higher comprehensiveness scores (<i>p</i> &lt; .01). Our findings suggest that US-based, larger programs offer more extensive online resources. We recommend standardized guidelines to improve residency program website transparency and accessibility for medical learners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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.

Tête enseignante Opus0,287
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,266 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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