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Enregistrement W1880725881 · doi:10.47678/cjhe.v43i2.2403

Interdisciplinary doctoral research supervision: A scoping review

2013· review· en· W1880725881 sur OpenAlexaffvenue
Meredith Vanstone, Kathryn Hibbert, Elizabeth Anne Kinsella, Pamela J. McKenzie, Allan Pitman, Lingard Lorelei

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipEnthusiasmAcknowledgementContext (archaeology)Engineering ethicsSupervisorDisciplineSociologyProcess (computing)PedagogyMedical educationPsychologyPolitical scienceEngineeringSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This scoping literature review examines the topic of interdisciplinary doctoral research supervision. Interdisciplinary doctoral research programs are expanding in response to encouragement from funding agencies and enthusiasm from faculty and students. In an acknowledgement that the search for creative and innovative solutions to complex problems is best addressed through interdisciplinary collaborations, research-intensive universities are increasingly encouraging interdisciplinary projects and programs. The expansion of interdisciplinary research to the context of doctoral research may impact several core components of the doctorate: the enactment of the student–supervisor relationship, the process of forming and working with a supervisory committee, and the process and outcomes of doctoral research. In order to ensure that interdisciplinary doctoral supervision occurs in a positive and effective way, it is necessary to understand the distinct needs and challenges of interdisciplinary students and their supervisors, through scholarship about this phenomenon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,656
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,031 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations37
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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