The changing postdoc and key predictors of satisfaction with professional training
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The postdoctoral position was originally created as a short training period for PhD holders on the path to becoming university professors; however, the single-purpose paradigm of training has evolved considerably over time. The purpose of this paper is to report on the opportunities and challenges faced by postdocs as they navigate this complex training period. Design/methodology/approach To better understand the changes in postdoctoral training the Canadian Association of Postdoctoral Scholars – l’Association Canadienne des Stagiaires Postdoctoraux (CAPS-ACSP) conducted three professional national surveys of postdocs working in Canada and Canadian postdocs working internationally. Using the data from each survey, the authors investigated demographics, career goals and mental health and developed a theory-based path model for predicting postdoctoral training satisfaction, using structural equation modeling. Findings The analysis revealed that during their training postdocs face mental health symptoms, which play a role in job satisfaction. Additionally, predictors of satisfaction with career training were opportunities for skills development and encouragement from supervisors. Predictors of satisfaction with compensation were salary, skills training, mental health and encouragement from supervisors. Originality/value This first in-depth analysis of mental health symptoms illuminates the postdoc experience in academia. The study highlights the need for substantive changes to address the challenges facing postdoctoral training in the current research model in North America.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».