Implementation of a university faculty mentorship program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To implement a University Faculty mentorship program in the Division of Emergency Medicine. METHODS: A program based on a unique Schulich faculty mentorship policy was implemented with the help of a Provider Value Officer. The process involved creating a training program which defined the roles of the mentors and mentees and established the principles of an effective mentor-mentee relationship. Faculty received training on how to participate effectively in a Schulich faculty mentorship committee. Each committee consisted of a mentee, and two mentors at the associate professor level (one internal and one external). Thirteen distinct external divisions were represented. They were instructed to meet twice per year, as arranged by the mentee. The mentee created mentor minutes using a template, and then submitted the minutes to the members of the mentorship committee and the Chair/Chief of Emergency medicine. The Chair/Chief used the minutes during the annual Continuing Professional Development meeting. RESULTS: In less than a year, the division has successfully transformed its mentorship program. Using the above-mentioned process, 31 of 34 (91%) eligible assistant professors have functioning mentorship committees. Collaboration and participation between the different faculties has increased. Follow-up meetings with the Chair/Chief and the Provider Value Officer revealed the theme that, universally, participants have perceived Schulich Faculty Mentorship committees as beneficial and are happy with the "fit" of their mentorship committees. CONCLUSION: Through careful planning and training, a successful Faculty Mentorship program can be initiated in an academic division in less than a year with the help of a local champion given protected time.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 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 ».