How to Be Productive in PhD Level: A Needs Assessment Study for Doctoral Students' Research Productivity.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to conduct a needs assessment study to determine research productivity needs of doctoral students. A mixed method approach and fully mixed con-current dominant status design is used in the current study. The participants of the study included doctoral students, professors, and deans of (graduate schools) at a university in Turkey from the various Social and Natural Sciences Departments so that the needs of doctoral students from different disciplines could be examined. ‘Needs assessment questionnaires’ were administered to 35 doctoral students, 35 professors, and 4 deans; interviews were conducted with 7 doctoral students, 4 professors and 4 deans to collect the data. Findings of the study showed that academic writing skills were the most frequently mentioned skill that the doctoral students need to improve for their research productivity. In interviews, needs of the participants divided into personal factors like interest and positive attitudes towards research, intrinsic motivation, questioning and writing skills, scientific method and foreign language knowledge; institutional factors like support of advisor/professors, taking part in collaborative and interdisciplinary studies, joining the research projects, easy access of resources, elimination of bureaucratic obstacles, and environmental factors like support of individuals in immediate surroundings of doctoral students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».