Notice bibliographique
Résumé
An emerging problem with graduate education is the unprecedented rise in mental health and wellbeing concerns across higher education institutions in Canada. Graduate education is widely associated with emotional, physical, and psychological stress. Graduate students are at risk of the onset of mental health illnesses due to a culture of acceptance that graduate studies is synonymous with stress and anxiety. This Organizational Improvement Plan (OIP) explores approaches to improve the mental health and wellness of Science, Technology, Engineering, and Math (STEM) graduate students to promote their personal wellbeing and academic success. The goal of my Problem of Practice (PoP) is to increase awareness of the complex factors and address the systemic barriers that contribute to STEM graduate student mental health illnesses at University Z, and to develop strategies to mitigate their onset. Transformational and distributed leadership practices underpinned by a social justice lens are the chosen leadership approaches. Nadler and Tushman’s Congruence Model (1980) is used as a thought map to conduct a comprehensive organizational analysis which includes a partial PESTE analysis. Kotter’s Eight-Stage Model (1996) is integrated with the Change Path Model (2016) to create a hybrid CDI x K Model to lead the change process. A resulting policy-based solution to empower STEM graduate students is pursued through the OIP. A thorough implementation plan that details objectives, actions, personnel, and timelines is presented. The plan is monitored and evaluated through the application of Deming’s (1993) PDSA cycle. The OIP presents next steps, future considerations, and a reflective conclusion.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».