Pre-tenures remain survival wise: How to survive your first year in a tenure-track nursing faculty position
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There are many challenges when starting a nursing tenure track position. This experience exchange paper reflects on a pre-tenured faculty member’s experience during their first year in their position in a university setting.Methods: Tips for surviving the first year of a pre-tenured faculty position using Grylls’ four survival priorities are reflected. Bear Grylls’ advice for outdoor survival adventures can be applied to academia. The survival priorities of Protection, Rescue, Shelter and Water (Food) (or Pre-tenures Remain Survival Wise) are discussed in terms of knowledge gained, development of relationships and the pursuit of opportunities and resources available.Results: It is essential to maintain a positive attitude and learn as much as possible to launch an academic career successfully. Practical tips are explored and exchanged.Conclusions: It is important contemplate in this academic survival scenario, enacting in nursing tenure-track position, the concept of the Darwinian theory of evolution. Reminding us the continued existence of organisms that are best adapted to their environment, with the extinction of others who are not. There is a need to be flexible, resourceful and open-minded when entering academic position.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».