Mentorship, knowledge transmission and female professionals in Canadian water research and policy
Notice bibliographique
Résumé
We face multiple water challenges: droughts, floods, crumbling infrastructure and disappearing natural hydrosystems. Technological interventions will help but these challenges also require social solutions and good governance. Identifying and implementing both technical and social solutions demands a resilient water research and policy community (WRPC). The WRPC must include diverse perspectives as the challenges increase in intensity, frequency and scope and as decision processes accelerate. Will the WRPC be able to effectively address this evolving water context? Possibly, but we argue that the WRPC's effectiveness will be partially determined by its ability to respond to impending demographic changes and the erosion of valuable knowledge resources. Generating stronger social ties between water professionals from different generations is critical to transfer these knowledge resources. Mentorship has been recognized for both its individual benefits and its organizational benefits, yet it has been under-explored within the WRPC. Using a qualitative analysis of a Canadian case and focusing on a female professional sub-population, we argue that mentorship has significant potential to develop and sustain intergenerational ties and knowledge resource transmission within a WRPC. Our findings suggest that long-term mentorship investments will directly contribute to the WRPC's resilience and its ability to effectively address water challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».