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Enregistrement W2562360677 · doi:10.1002/pra2.2016.14505301007

Life after tenure: Professional development strategies for mid‐career faculty

2016· article· en· W2562360677 sur OpenAlexaff
Katriina Byström, Lisa M. Given, Irene Lopatovska, Heather L. O'Brien, Abebe Rorissa

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCareer developmentDisciplineProfessional developmentFaculty developmentMedical educationPanel discussionPolitical scienceUniversity facultyPublic relationsSociologyMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Many publications, institutional policies, and resources focus on the professional development of doctoral students and junior faculty while professional development needs and resources available to mid‐career faculty receive limited attention. The proposed panel aims to facilitate a discussion on issues faced by mid‐career faculty in the information disciplines. Professional development resources and strategies currently available to mid‐career faculty and administration will also be discussed. The panelists will include mid‐career and senior faculty from various institutions and information disciplines who will bring their multi‐disciplinary and international perspectives to the panel. The panel will be of interest to faculty and academic administrators at all‐levels of their careers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0190,003
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,006

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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