The impact of a virtual doctoral student networking group during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Peer and cohort interaction are essential elements in building a sense of community for doctoral students, yet the restrictions placed on universities in the rapidly evolving COVID-19 environment challenged the ways both doctoral students and faculty approached their teaching and learning. In many environments, public health measures forced doctoral programmes to reconsider traditional delivery methods of supervision and peer learning. This study explores the value of a virtual doctoral networking group created to foster academic connection and peer learning during the COVID-19 global pandemic. Uniquely, the membership draws students from both traditional and applied doctoral programs that use different delivery modalities (online and in person) and includes students at various stages of their doctoral studies. Through the use of personal reflections, we created narratives that we analysed thematically using the Braun and Clarke method. Our findings challenge and extend the previous understanding of the cohort model of learning. We demonstrate that the benefits of the cohort model of learning can occur across programs and independent of the stage of progression in the programmes, in a virtual context. These benefits open opportunities to new ways of supporting doctoral students in a post-pandemic environment.
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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 | 0,022 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».