Becoming a Scientist: PhD Workplaces and Other Sites of Learning
Notice bibliographique
Résumé
Doctoral students have often been described as apprentices engaged in workplace learning. Further, assumptions are frequently made in the literature about the common nature of such learning experiences, e.g., in the sciences, research-related practices are learned in a lab within the supervisor’s program and team. A few recent studies of the science doctoral experience have challenged this view arguing such assumptions may overlook considerable variation. This longitudinal study, using frequently completed activity logs and an interview, reports on the research-related practices of twelve UK science doctoral students. The analysis, particularly of the logs, challenged some of the literature-based assumptions: students often chose to work in institutional offices, non-institutional sites and their homes rather than in labs; they did not necessarily engage regularly with a research team, nor were they necessarily engaged in a project directly linked to their supervisors’. That students chose not to work in traditionally assumed places suggests the importance of attending to: a) student agency, b) how research-related practices may be changing, and c) how sites of doctoral learning might need to be reconceived. As well, the findings suggest the value of non-traditional data collection methods in capturing variation in experience.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».