Strategies for Getting Promoted in a Difficult Granting Environment
Notice bibliographique
Résumé
Research, teaching and service. These are the areas that we all know we need to excel in to get promoted. We can easily control our teaching quality and service levels, but it's the research component where many of us are currently facing our greatest challenges. We're all too aware that research costs are escalating, national research funds are dwindling and those funds are becoming more targeted than ever before. So how can we get enough money to do our research and get the quality publications needed for promotion? In this session I will discuss some of the unconventional strategies I have used to supplement funds for my labs, international collaborations that are funneling money to my research program and how these tactics have helped me develop a strong internationally recognized research component and (thus far) unimpeded promotion as a faculty member. I will also point out the key steps that I took throughout my career that have helped in my career progression and how I've overcome obstacles that we all deal with as faculty members.
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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 | 0,075 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,022 |
| Communication savante | 0,037 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,049 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,016 |
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 ».