Student internships bridge research to real world problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to evaluate whether unstructured graduate student research internships conducted in collaboration with community agencies build capacity and knowledge for students and community. Design/methodology/approach The paper reports the results of four semi‐structured interviews and 20 pre‐ and post‐internship surveys of students' perceptions of their internship activities; whether participation built research capacity in students and community resulted in the creation of new knowledge and promoted ongoing partnerships and relationships. Findings Students reported generating concrete outcomes for community partners, the acquisition of new research and professional skills, plus an increased understanding of theoretical knowledge. Many students also maintained ongoing relationships with their organizational partners beyond the terms of their internship. Research limitations/implications Limitations to this study are the relatively small sample size and reliance on self‐report measures. Practical implications The paper describes a model for student‐community engagement that benefits both community and students. Social implications As universities explore their relationships with their local communities, graduate student internships have tremendous potential for supporting research and knowledge‐based needs of local communities, while providing valuable skills and training to a cohort of students in bridging academic research to real world solutions. These students may go on to be community engaged scholars, or research trained personnel in the community. Originality/value The results presented in this paper demonstrate the benefits to graduate students in scholarship of engagement programs that prioritize true partnership between students, universities and communities.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle