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Enregistrement W80873575

Recruiting medical students to rural practice

2009· article· en· W80873575 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Leah Jutzi, Kelly Vogt, Erin Drever, Jeff Nisker

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveAltruism (biology)Medical educationQualitative researchPhysician supplyRural areaMedicineCompetition (biology)PerceptionFamily medicinePsychologySociologyEnvironmental healthSocial psychologyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE To explore the strategies used by rural recruitment programs and their perceived influence on medical students. DESIGN Two original questionnaires delivered electronically, one to medical students and the other to recruiters in rural Ontario communities. SETTING Ontario, Canada. PARTICIPANTS All 525 medical students enrolled in the Schulich School of Medicine & Dentistry at the University of Western Ontario in London and physician recruiters in 71 rural communities in Ontario were invited to participate in the study. MAIN OUTCOME MEASURES The factors that influence medical students to consider rural practice, strategies used by recruiters, and student perceptions of the ethical appropriateness of both. RESULTS The questionnaire was completed by 42.1% of medical students. Lifestyle considerations were an important influence for 93.1% of students. Themes from the qualitative analysis included the ethical appropriateness of financial considerations, economic forces, perceived disadvantages of rural practice, competition between communities, and lack of altruism. Responses were received from recruiters in 43.7% of communities; of those, 92.9% offered financial incentives to attract prospective physicians. CONCLUSION Financial and lifestyle considerations are important influences on medical students’ choice to practise in rural communities. Most medical students felt incentive programs offered by rural communities were ethically appropriate.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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