Women Reflect on Being Well in Academia: Challenges and Supports
Notice bibliographique
Résumé
A narrative approach was adopted to explore the experiences of 13 women who pursued academic careers. Analysis of the personal reflective narratives uncovered themes common to the participants, also the authors of this study, which focused on striving to have work-life balance, personal and professional costs associated with being unwell, and the impact of academic work on families. Findings highlighted suggestions for being well in academia such as choose to engage in work and leisure activities that are enjoyable and maintain relationships. Suggestions for universities included: provide clear promotion and tenure processes, examine workload expectations, promote wellness, and facilitate mentorship. About Memorial University’s Faculty of Education Writing Group In 2009, a group of members from a Faculty of Education began meeting to share their writing and discuss the writing process. We meet regularly and each member takes a turn hosting the meeting. There are no strict deadlines and action items for the meetings; instead, each member takes a turn checking in with the group and asking for feedback or advice on their writing. It is a relaxed and open setting where networking and socializing are as welcome as producing results. The group deliberately set forth to create an environment of non-criticism—we can give feedback but not criticism and we agree to promote support, rather than competition. Through this process, the writing group has served to foster a sense of belonging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».