Finding the Path to a Successful Graduate and Research Career: Advice for Early Career Researchers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The path to a successful graduate and research career is a complex and difficult one. Early career researchers (ECRs) have myriad choices and tasks to prioritize and complete as they build their CV but are often confronted with unfamiliar situations in which advice from more senior researchers can be extremely valuable. Here, we summarize a recent workshop held for ECRs by the Canadian Aquatic Resource Section of the American Fisheries Society (AFS) with support from the Education Section. Sessions touched on (1) getting published, (2) science communication and outreach, (3) scoring a job or grad school position, and (4) working within the science–policy interface. The decades of collective experience brought to the table should be shared with the broader readership of AFS because it may prove useful to ECRs as well as stimulate meaningful conversations on these important and timely issues. El camino hacia una graduación exitosa y una carrera en la investigación es complejo y difícil. Los investigadores incipientes (II; aquellos que se encuentran en las primeras etapas de su carrera) tienen ante sí una miríada de opciones y retos que deben priorizar y completar a medida que construyen su CV, sin embargo suelen enfrentarse a situaciones poco familiares en las cuales el consejo de investigadores más experimentados puede resultar muy valioso. En este artículo se resume un taller de trabajo llevado a cabo recientemente para los II por parte de la sección de Recursos Acuáticos de Canadá, de la Sociedad Americana de Pesquerías (SAP), con la colaboración de la Sección de Educación. Las sesiones trataron de 1) publicación; 2) extensión y comunicación de la ciencia; 3) conseguir un trabajo o una posición en una escuela; y 4) trabajar en la interface ciencia-políticas públicas. Las décadas de experiencia colectiva puestas sobre la mesa de discusión debieran compartirse con un público más amplio de la SAP, dado que pudiera ser útil para los II así como también para estimular conversaciones productivas en estos temas de actualidad.
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 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 | 0,068 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,015 |
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 ».