Career pathways and professional skills of postgraduate students from a dental research‐intensive programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With current global trends in postgraduate education, graduate programmes must make evidence-based improvements to offer the best programme that aligns with student needs and prepare them for their future career prospects. The aim of this cross-sectional study was to investigate the postgraduation career pathways of MSc and PhD students who graduated within the past 15 years from the McGill University Postgraduate Dental Research Program. MATERIALS AND METHODS: An online questionnaire, composed of 10 closed-ended format items, was used that covered domains such as student profile, career profile, postgraduate skill development, job search experience and satisfaction. Descriptive statistics and interpretative qualitative analysis were used to evaluate student feedback. RESULTS: Sixty-six students responded to the online survey, out of which sixty-two students completed the survey (61% participation rate). The majority of the graduate students, 67% (n = 44), obtained MSc degree in Dental Sciences. Overall, our results showed that most graduates started careers in academia in their original field of study and were satisfied with their income. Most graduates reported "critical and creative thinking" to be the strongest acquired skills during their postgraduate training and identified fierce competition for their position of interest as the main challenge after graduation. DISCUSSION AND CONCLUSION: Our results showed that graduates in dental research appeared to be overall satisfied with their careers after postgraduate research training, both in terms of scope of practice and income. However, strong competition in obtaining the position of their interest seemed to be the main obstacle after graduation.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».