MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094511716 · doi:10.29034/ijmra.v12n1commentary

Commentary—Preparing today’s researchers for a yet unknown tomorrow: Promising practices for a synergistic and sustainable mentoring approach to mixed methods research learning

2020· article· en· W3094511716 sur OpenAlex
Cheryl Poth, Sarah Munce

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multiple Research Approaches · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsSustainabilityMultimethodologyProject commissioningPsychologySociologyPublishingKnowledge managementEngineeringPolitical sciencePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a pressing need to prepare mixed methods researchers for the creative development of methodological advances so that they can contribute to solving complex societal problems. One way to prepare researchers, through mentoring, has long been considered as being one of the most impactful learning experiences because of its developmental and relational focus. Mentoring often focuses on building specific skills to support the mentee’s personal and professional development. Inspired by issues of mentor capacity and the potential of a synergistic mentoring framework advanced by Frels, Newman, and Newman (2015), this commentary describes promising practices for promoting sustainability within mixed methods research mentoring approaches. In closing, we encourage the global mixed methods research community to consider the practical implications of designing and implementing an effective synergistic and sustainable mentoring approach for mixed methods researchers.

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.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,902
Tête enseignante GPT0,740
Écart entre enseignants0,162 · 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