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Enregistrement W3127702706 · doi:10.1002/bes2.1841

Keeping up with the Times: Equity Issue is Now Added to Our Self‐Reflection Worksheet for Improving Scientific Mentoring

2021· article· en· W3127702706 sur OpenAlexaff
Paul Grogan, Valerie T. Eviner, Sarah E. Hobbie

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Ecological Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorksheetSubconsciousPsychologyEngineering ethicsReflection (computer programming)Computer scienceEngineeringMathematics educationMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentoring is a core activity for many scientists, and yet few of us have had any formal training in how to do it well. Most of us plod along, subconsciously drawing on our own experiences of having been mentored in the past, and relying on “learning by our mistakes.” Formal reflections on the goals of mentoring, and how they can best be achieved, are rare in the literature, and yet mentoring is a fundamental process not just in the scientific training of young researchers, but also in their personal development and in building the social fabric of the scientific community. Some years ago, my colleagues Val Eviner, Sarah Hobbie, and I surveyed the mentees of Professor Terry Chapin and developed a synthesis entitled “The qualities and impacts of a great mentor — and how to improve your own mentoring.” It was originally published in the ESA Bulletin 94(2), April 2013, pages 170–176. On the basis of what we learned from that survey and our further reflections, as well as a review of the sparse literature on this topic, the above article concluded with a two-page self-assessment worksheet aimed at comprehensively identifying the fundamental features of good mentoring and providing a useful reflection guide for anyone interested in analyzing and improving their mentoring practices. The worksheet is entitled: “Mentoring self-assessment reflection exercise: Are you aware of these fundamental features of good mentoring? Which features should you focus on most to be a better mentor?” Since formulating that worksheet, sensitivities to the issues of equity, diversity, inclusion, justice, and Indigeneity have been greatly heightened among the public in many countries. Guides to improve mentoring should embrace such positive social changes. Accordingly, the revised self-assessment worksheet available here has been updated to include a new reflection question specifically focused on equity, diversity, inclusion, justice, and Indigeneity so as to raise awareness among mentors of the relevance of these important issues (Table 1; easily printable PDF version available as Appendix S1). Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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