Youth perspectives on healthcare careers
Notice bibliographique
Résumé
Recent literature suggests that experiential forms of learning are an effective means to promote healthcare careers as options for youth in secondary school, and that such efforts are especially important in recruiting youth from groups underrepresented in the healthcare workforce. Yet, little is known about how youth obtain information about career options, nor about the influence that contextual factors, such as rural or smaller population centres, have on the formation of career aspirations. This study reports onresults of an online survey questionnaire distributed to students in the mid-senior years of high school (i.e., Grade 10) at four high schools across British Columbia during the 2020-21 academic year. Students were generally aware of a range of healthcare career opportunities, but desired additional exposure and information. They obtained information about these career options from an array of sources (i.e., family, friends, teachers, popular culture, social media). Students in small centres appear to have more reservations about their own abilities to pursue healthcare careers. The cost of post-secondary education was the most cited barrier to pursuing a healthcare career across all populations and students suggested that costs should be lowered or eliminated to increase the number of youth working towards a career in healthcare. Finally, our data suggest that youth impressions about healthcare career planning andopportunities were largely unaffected by COVID-19, at least in the early stages of the pandemic, though students in small centres were more likely to be shy of a healthcare career due to the pandemic. In light of our findings, we offer recommendations to educators and policy makers
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».