Financial Disclosures: None reported. Support: None reported.
Notice bibliographique
Résumé
accepted March 2, 2015. The US physician workforce includes allopathic physicians, osteopathic physi-cians, and international medical graduates (IMGs), which are grouped based on their medical education. International medical graduates are physicians who received their medical school education outside the United States or Canada.1 They comprise both US citizens (US IMGs) and citizens of foreign countries (non-US IMGs) who have trained abroad, and they are important segments of the physi-cian population. The number of physicians trained in US medical schools has been lagging behind demand for physicians over the past several decades, and a shortage of 125,000 physi-cians is predicted by 2025.2 The demand for physicians has resulted in many US health care institutions turning to international medical graduates (IMGs) to supplement their physician workforce. Today, 1 in 4 physicians3 practicing in the United States is trained at a foreign medical school; consequently, IMGs play a crucial role in our health care system. Until major steps are taken to expand the existing US medical education and training infrastructure, the United States ’ need for overseas medical schools to train physicians is likely to continue. The purpose of the present article is to summarize available data regarding IMGs in training and in practice. These data highlight the gap that IMGs fill in the US health care system.
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,375 | 0,080 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».