Intersection of family, work and leisure during academic training
Notice bibliographique
Résumé
For advanced academic trainees (i.e. doctoral students and postdoctoral trainees), success in the academy often involves stepping away from an ordinary ‘9 to 5’ working environment and into a space where workaholic tendencies are largely encouraged. While the daily care and nurturing of a family can be demanding (and itself represents a form of unpaid, often gendered, labour), evidence suggests that children can offer positive emotional benefits for parents, help curb workaholic tendencies, and offer a reason to step away from work and have fun with the family through leisure. This conceptual paper examines the realities of managing family and work lives for academic trainees, a group that has been largely under-recognized in published literature. Issues such as the current work-related expectations for academics (and the ways these expectations can influence leisure), the gendered experience of the academy and family life among academic trainees and the potential benefits of family to academic pursuits will be discussed. Specific strategies that could be implemented to assist academic trainee families, including enrolment and work schedule flexibility, increased institutional support policies and more family-friendly trainee leisure opportunities will also be explored. This conceptual work suggests that academic trainees may face unique challenges with regard to work/family management and, thus, require specific consideration by the research community and academic administrators.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».