Mentoring and role models in recruitment and retention: A study of junior medical faculty perceptions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study explored the views of junior faculty toward informing mentorship program development. METHOD: Mixed sampling methodologies including questionnaires (n = 175), focus groups (female, n = 4; male, n = 4), and individual interviews (female n = 10; male, n = 9) of junior faculty were conducted in clinical departments at one academic health sciences center. RESULTS: Questionnaire results indicated that having role models increased commitment to an academic career; mentorship experience during residency training was a high incentive to pursue an academic career; and junior faculty did have identifiable mentorship experiences. Focus group results revealed that mentoring as well as the presence of role models a few years ahead of the junior faculty would promote career development. Females preferred similar age role models who spoke the same language, particularly in the area of promotion. Females identified several challenges and issues including a lack of researcher role models, a range of perceptions regarding the merits of formal versus informal mentoring, and the idea that mentors should provide advice on promotion and grants. Males valued advice on finances while females wanted advice on work-life balance. CONCLUSIONS: Mentorship emerged as an important factor in academic faculty recruitment and retention, with varying perceptions of how it should be institutionalized. Role models were viewed as important for retention, and a paucity of mid-career, female researcher role models suggests a gap to be filled in future programmatic efforts.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».