The Impact of a Junior Faculty Fellowship Award on Academic Advancement and Retention
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Academic faculty experience barriers to career development and promotion. In 1996, Harvard Medical School (HMS) initiated an intramural junior faculty fellowship to address these obstacles. The authors sought to understand whether receiving a fellowship was associated with more rapid academic promotion and retention. METHOD: Junior faculty fellowship recipients and all other instructor and assistant professors at HMS between 1996 and 2011 were identified. Using propensity score modeling, the authors created a matched comparison group for the fellowship recipients based on educational background, training, academic rank, department, hospital affiliation, and demographics. Time to promotion and time to leaving were assessed by Kaplan-Meier curves. RESULTS: A total of 622 junior faculty received fellowships. Faculty who received fellowships while instructors (n = 480) had shorter times to promotion to assistant professor (P < .0001) and longer retention times (P < .0001) than matched controls. There were no significant differences in time to promotion for assistant professors who received fellowships (n = 142) compared with matched controls, but assistant professor fellowship recipients were significantly more likely to remain longer on the faculty (P = .0005). Women instructors advanced more quickly than matched controls, while male instructors' rates of promotions did not differ. CONCLUSIONS: Fellowships to support junior faculty were associated with shorter times to promotion for instructors and more sustained faculty retention for both instructors and assistant professors. This suggests that relatively small amounts of funding early in faculty careers can play a critical role in supporting academic advancement and retention.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».