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Enregistrement W7116739673 · doi:10.22454/fammed.2025.206868

Paying Community Preceptors in the Family Medicine Clerkship: Trends From a CERA Secondary Analysis

2025· article· en· W7116739673 sur OpenAlexaboutno aff
Bryce A. Ringwald, David Banas, Matthew J. Farrell, Allison Macerollo, Ericka Bruce

Notice bibliographique

RevueFamily Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentIncentiveAllianceCompensation (psychology)Data collectionMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Recent evidence has suggested that fewer family medicine clerkships are using community preceptors as their primary source of teaching. One way to incentivize community preceptors is to pay them. Multiple factors, though, make payment of community preceptors complex. Our study looked at trends in payment of community preceptors in the United States and Canada over the past decade. METHODS: We performed a secondary analysis of the Council of Academic Family Medicine Educational Research Alliance annual family medicine clerkship director surveys from 2014 to 2023. We analyzed the surveys' standard clerkship payment questions and identified trends using Pearson's correlation coefficient test. RESULTS: From 2014 to 2023, we found no significant change in the number of medical schools that pay community preceptors in the family medicine clerkship. We also found no significant change in the amount paid to community preceptors in the family medicine clerkship. In 2014, the average amount paid was $238±138 per student, compared to 2023 where the average amount paid was $258±$158. When analyzed against inflation, these data reflect that a significant gap in the value of the compensation for community preceptors has developed. CONCLUSIONS: The compensation of community preceptors in US and Canadian family medicine clerkships has not kept up with inflation. Additional research is needed to study the motivations of community preceptors to educate in the family medicine clerkship and how both monetary and nonmonetary incentives can help recruit and retain these important educators.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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