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Enregistrement W2492183870 · doi:10.1108/s2055-364120160000006022

Developing Institutional Leadership for the Scholarship of Graduate Student Supervision: Lessons Learned in a Canadian Research-Intensive University

2016· book-chapter· en· W2492183870 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony Clarke, Harry Hubball, Andrea S. Webb

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPromotion (chess)Context (archaeology)Formative assessmentMedical educationPolitical scienceSummative assessmentGraduate studentsEducational leadershipPedagogyLibrary scienceSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter examines a recently launched initiative for developing institutional leadership for scholarly approaches to and the Scholarship of Graduate Student Supervision (SoGSS) at the University of British Columbia (UBC). This initiative is led by the Dean, Associate Dean, and former Associate Dean of the Faculty of Graduate and Postdoctoral Studies and is supported by a team of National Teaching Fellows and a graduate student. It involves a customized graduate student supervision (GSS) leaders’ cohort within the International Faculty SoTL Leadership Program at UBC. The initiative arose from institutional concerns about quality assurance and strategic supports for the enhancement of GSS in UBC’s multidisciplinary research-intensive context. The following were noted: (1) widespread discrepancies in the ways that GSS (sometimes referred to as mentoring) is being taken up and exercised across campus; (2) lack of strategic leadership for GSS within units and related professional development initiatives; and (3) inadequate faculty assessment and evaluation protocols (e.g., formative for professional development purposes or summative for tenure, promotion and reappointment purposes) for discipline-specific GSS practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,900
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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