FEATURE ARTICLE. Choosing Child and Adolescent Psychiatry: Factors Influencing Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Volpe et al Objective: To examine the factors influencing medical students to choose child and adolescent psychiatry as a career specialty. Method: Quantitative and qualitative methods were used. A web-based survey was distributed to child and adolescent psychiatrists at the University of Toronto. In-depth interviews were held with select child and adolescent psychiatrists as well as a focus group with psychiatry residents. Retrospective accounts of the factors that influenced their decision to choose psychiatry and/or child and adolescent psychiatry as a specialty were collected. Results: Ninety-two percent of participants indicated that recruitment of child psychiatrists in Canada is a problem. The recent decision by the Royal College of Physicians and Surgeons to recognize child and adolescent psychiatry as a subspecialty and introduce an extra year of training was identified as a further challenge to recruitment efforts. Other deterrents included lower salary than other subspecialties, lack of exposure during training, stigma, and lack of interest in treating children. Recruitment into psychiatry was enhanced by good role modeling, early exposure in medical school, an interest in brain research, and career and lifestyle issues. Conclusions: A rebranding of the role and perception of psychiatry is needed to attract future psychiatrists. Early exposure to innovations in child and adolescent psychiatry and positive role models are critical in attracting medical students. Recruitment should begin in the first year of medical school and include an enriched paediatric
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».