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Enregistrement W2742394184 · doi:10.7728/0202201101

And Then What? Four Community Psychologists Reflect on Their Careers Ten Years After Graduation

2017· article· en· W2742394184 sur OpenAlexaffabout
Sherri Van de Hoef

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Community Psychology Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Community collegePsychologyMedical educationPedagogyManagementSociologyEngineeringMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to a recent survey of North American Community Psychology (CP) graduate programs, over half of CP graduates find employment in community practice (Dziadkowiec & Jimenez, 2009). That trend has been on the rise over the last few decades. In Canada, Nelson and Lavoie (2010) concluded that, compared to 25 years ago, “there is now a sizable number of community psychologists who are primarily practitioners and applied researchers” (p. 84). In this paper, we provide a glimpse into the career paths of 4 Canadian CP graduates, and describe how our CP training prepared us for our lives after graduation. We completed our master’s degrees in CP at Wilfrid Laurier University (WLU) (Ontario, Canada) approximately ten years ago. Two of us went on to obtain PhDs while the other two went straight into the workforce. We represent diverse professions: research/evaluation consultant in a hospital setting, government policy analyst, independent researcher/consultant, and Canadian diplomat. Although several of us have worked in academia, we are now primarily community practitioners. We are also mothers and active members of our communities. We will explore what attracted us to the CP program and how we have applied CP values and skills in our respective careers. By providing real-life accounts of what CP graduates do after their training, we hope to demonstrate the value that the program has had in our professional and personal lives, as well as to contribute to the ongoing discussion on building relevant CP programs.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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