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Enregistrement W3060224382 · doi:10.13140/rg.2.2.35634.76480

Mentorship as a Career Intervention: An Evaluation of a Peer-Mentoring Program with Canadian University Psychology Students

2018· article· en· W3060224382 sur OpenAlexaffabout
Zarina A. Giannone, Michelle M. Gagnon, Hank C.H Ko

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipMedical educationPsychologyPeer mentoringProgram evaluationIntervention (counseling)Descriptive statisticsPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effectiveness of the Canadian Psychological Association (CPA) Student Mentorship Program, a formal peer-mentoring program for undergraduate students (mentees) and graduate students (mentors) studying psychology in Canada. Previous researchers have not sufficiently examined the effectiveness of formal peer-mentoring programs, particularly within the psychology discipline in higher education settings. The purpose of this investigation was to explore the program’s effectiveness as a career intervention, including its acceptability, feasibility, outcomes, strengths, and limitations. One hundred and seventy-eight students participated in the program and data was collected at three time points (at baseline, three and six months). Descriptive and inferential statistics were obtained, in addition to minimally inductive content analyses for open-ended items. Results indicated that most mentors (63%) and mentees (58%) experienced the program as effective to highly effective, with 100% of participants supporting of the continuation of the program. Overall, 86% of mentors and 63% of mentees reported that participation in the program was moderately to strongly related to the achievement of their career goals. Program strengths and limitations were identified which reinforce aspects of the program that have served participants well, in addition to areas which should be improved for future iterations of the peer-mentoring program.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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