Providing a setup and opportunities for better training of postdoctoral research fellows in an academic environment
Notice bibliographique
Résumé
Thousands of young researchers come from different parts of the world every year to take up postdoctoral (postdoc) research fellowship positions in the developed countries. In the US alone, there were 48,601 postdocs in the year 2005 working in different labs in the fields of science, health and engineering. Many pursue this option for lack of other alternatives. Expectedly, these individuals face a lot of difficulties in making this transition from being a student to becoming an employee of an institution. Many institutions are prepared to make this transition and period of stay easy for their fellows while others are not equipped at all. The presence of a postdoc office (established by an institution) or an association (formed by the fellows) can be of immense help to postdocs. Additionally, the availability of institutional professional development and leadership programs can also help to nurture and polish postdoc fellows into future faculty members and valuable members of the community at large. To name a few, these professional development programs can focus on communication and presentation skills, medical education, teaching and learning, bioethics and mentorship. There is an urgent need to address some or all of these issues so that better training environment and opportunities are available to this group of postdoc fellows.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».