When the labs closed: graduate students’ and postdoctoral fellows’ experiences of disrupted research during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Government imposed lockdown measures in response to the COVID-19 pandemic resulted in widespread laboratory closures. This study aimed to examine the impact of this disruption on graduate students and postdoctoral fellows completing laboratory-based research in Canada. We used an anonymous online survey and semi-structured interviews to document the experiences of graduate students and postdoctoral fellows during laboratory closures and following the transition to working from home. We employed a mixed-method approach using survey and interview data to identify shared experiences, concerns, and supports. The emotions reported by respondents at different points during laboratory closures align with the Kübler-Ross model of grief following change. Respondents describe closure processes as chaotic and confusing, primarily resulting from inconsistent communication. Respondents reported increased indications of distress while working from home. Concerns about how COVID-19 might impact trainees were identified, including decreasing competitiveness of applicants while limiting future employment opportunities. Finally, we outline five types of supports that can be implemented by supervisors and administrators to support graduate students and postdoctoral fellows to return to the laboratory. Overall, we document shared experiences of respondents during the COVID-19 laboratory shutdown and identify areas of improvement in the event widespread laboratory closures occur in the future.
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 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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».