Mentors’ perspectives on the successes and challenges of mentoring in the COG Young Investigator mentorship program: A report from the Children's Oncology Group
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification and development of young investigators (YI) is critical to the long-term success of research organizations. In 2004, the Children's Oncology Group (COG) created a mentorship program to foster the career development of YIs (faculty <10 years from initial appointment). This study sought to assess mentors' long-term assessment of this program. PROCEDURE: In 2018, 101 past or current mentors in the COG YI mentorship program completed an online survey. Statistical comparisons were made with the Kruskal-Walis test. RESULTS: The response rate was 74.2%. As some mentors had multiple mentees, we report on 138 total mentee-mentor pairs. Mentors were 57.4% male, and mentees were 39.1% male. Mentors rated being mentored as a YI as important with a median rating of 90 on a scale of 1-100, interquartile range (IQR) 80-100. Most mentors reported that being mentored themselves helped their own success within COG (78.2%) and with their overall career development (92.1%). Most mentors enjoyed serving in the program (72.3%) and the median success rating (on a scale of 1-100) across the mentor-mentee pairings was 75, IQR 39-90. Success ratings did not differ by mentor/mentee gender, but improved with increased frequency of mentor-mentee interactions (P < .001). Mentor-mentee pairs who set initial goals reported higher success ratings than those who did not (P < .001). Tangible successes included current mentee COG committee involvement (45.7%), ongoing mentor-mentee collaboration (53.6%), and co-authored manuscript publication (38.4%). CONCLUSION: These data indicate that mentorship is important for successful professional development. Long-term mentoring success improves when mentors and mentees set goals upfront and meet frequently.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle