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Enregistrement W3151555472 · doi:10.1515/ijnes-2020-0089

Relational and caring partnerships: (re)creating equity, genuineness, and growth in mentoring faculty relationships

2021· article· en· W3151555472 sur OpenAlexaff
Penelope Cash, Pertice Moffitt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensAurora College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityGeneral partnershipScholarshipSociologyReciprocity (cultural anthropology)Equity (law)IdeologyPublic relationsEngineering ethicsPedagogySocial sciencePolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentoring in academia has traditionally and currently been prescriptive and institutionally driven. The purpose of this paper is to deconstruct these current mentoring practices with a critical feminist stance. New understandings are shared and gained through dialogue, relevant literature, and performativity to (re)create and name a caring and relational partnership. This caring and relational partnership is grown through a process of mutuality and reciprocity, and based on relational ethics, authenticity, and solidarity. By embracing ideologies of caring and relational ethics, mentoring blurs the lines of mentor/mentee to a perpetual state of walking beside each other in equity to learn and strengthen each other's insights into our worlds. Material realities become illuminated through our shared journeys growing an appreciation and gift of the other. In turn, engaging in meaningful dialogue informs scholarship increasing our understandings of the human condition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,139 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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