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Enregistrement W2912372696 · doi:10.1371/journal.pone.0210189

Faculty perceptions and knowledge of career development of trainees in biomedical science: What do we (think we) know?

2019· article· en· W2912372696 sur OpenAlexfundno aff
Stephanie W. Watts, Deepshikha Chatterjee, Julie W. Rojewski, Carol Shoshkes Reiss, Tracey Baas, Kathleen L. Gould, Abigail M. Brown, Roger Chalkley, Patrick D. Brandt, Inge Wefes, Linda E. Hyman, J. Kevin Ford

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorAnschutz Medical Campus, University of ColoradoUniversity of Colorado DenverNational Institutes of HealthSchool of Medicine, New York UniversityVanderbilt UniversityYork UniversityUniversity of Rochester
Mots-clésInternshipMedical educationCareer developmentFaculty developmentPsychologyProfessional developmentPerceptionEconomic shortagePsychological interventionMedicineNursingGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Broadening Experiences in Scientific Training (BEST) program is an NIH-funded effort testing the impact of career development interventions (e.g. internships, workshops, classes) on biomedical trainees (graduate students and postdoctoral fellows). BEST Programs seek to increase trainees' knowledge, skills and confidence to explore and pursue expanded career options, as well as to increase training in new skills that enable multiple career pathways. Faculty mentors are vital to a trainee's professional development, but data about how faculty members of biomedical trainees view the value of, and the time spent on, career development are lacking. Seven BEST institutions investigated this issue by conducting faculty surveys during their BEST experiment. The survey intent was to understand faculty perceptions around professional and career development for their trainees. Two different, complementary surveys were employed, one designed by Michigan State University (MSU) and the other by Vanderbilt University. Faculty (592) across five institutions responded to the MSU survey; 225 faculty members from two institutions responded to the Vanderbilt University survey. Participating faculty were largely tenure track and male; approximately 1/3 had spent time in a professional position outside of academia. Respondents felt a sense of urgency in introducing broad career activities for trainees given a recognized shortage of tenure track positions. They reported believing career development needs are different between a graduate student and postdoctoral fellow, and they indicated that they actively mentor trainees in career development. However, faculty were uncertain as to whether they actually have the knowledge or training to do so effectively. Faculty perceived that trainees themselves lack a knowledge base of skills that are of interest to non-academic employers. Thus, there is a need for exposure and training in such skills. Faculty stated unequivocally that institutional support for career development is important and needed. BEST Programs were considered beneficial to trainees, but the awareness of local BEST Programs and the national BEST Consortium was low at the time surveys were employed at some institutions. It is our hope that the work presented here will increase the awareness of the BEST national effort and the need for further career development for biomedical trainees.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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