Professional learning and development framework for postdoctoral scholars
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many postdoctoral scholars are seeking professional learning and development (PLD) opportunities to prepare for diverse careers, roles and responsibilities. This paper aims to develop an evidence-informed framework for PLD of postdoctoral scholars that speaks to these changing career paths. Design/methodology/approach This paper used an integrated knowledge translation approach to synthesize and extend previous work on postdoctoral scholars’ PLD. The authors engaged in consultations with key stakeholders and synthesized findings from literature reviews, surveys and semi-structured interviews to create a framework for PLD. Findings The PLD framework consists of four major domains, namely, professional socialization; professional skills; academic development; and personal effectiveness. The 4 major domains are subdivided into 16 subdomains that represent the various skills and competencies that postdoctoral scholars can build throughout their postdoctoral fellowships. Originality/value The framework can be used to support postdoctoral scholars, postdoctoral supervisors and higher education institutions in developing high quality, evidence-informed PLD plans to meet the diverse career needs of postdoctoral scholars.
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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 | 0,056 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».