Developing as a post-PhD researcher: agency and feedback in construction of grant funding success ( <i>El desarrollo del investigador posdoctoral: agencia y feedback en la preparación de propuestas de financiación exitosas</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Grant funding is critical to building a sustained research career. Yet in this climate of academic performativity little is known about how individual academics make their contribution to knowledge fundable. This in-depth longitudinal case study explores an approach evolved by an experienced Canadian scientist whose work is recognized for both scholarly and societal impact. We demonstrate how, over ten years, his agentive participation in academic interactions has contributed to continual development of his research and its funding through: his seeking and engaging with feedback; network-wide view of feedback sources; and drawing on feedback to inform his writing and research thinking. The article suggests a developmental view of the process in which, over time, researchers conceive, expand and draw on their feedback networks. Locating funding success within the social dimensions of knowledge and researcher development, the study sheds light on the role of agency and experiential learning in enabling contributions to frontline knowledge. Results suggest a novel, encompassing way for post-PhD researchers to build towards sustained grant funding.
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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 | 0,082 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,029 |
| Communication savante | 0,025 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».