Falling Through the Cracks: Graduate Students’ Experiences of Mentoring Absence
Notice bibliographique
Résumé
Theory about how mentorship is supposed to work, its goals, and what “makes it work” is abundant. It is rarer to encounter empirical information about processes and implications when mentoring is a problem. Graduate students experience significant psychological, physical, financial, and relational challenges and likely have expectations about the ameliorating effects of mentorship. Limited qualitative literature has described graduate students’ perceptions about problems with mentorship and students’ outcomes. The descriptive qualitative study used secondary analysis to describe students’ perceptions of problematic mentorship. Graduate student research assistants conducted 12 recorded focus group interviews and transcribed them. The authors used inductive content analysis to develop themes. Fifty-four participants were recruited, including masters’ (n=19), PhD (n=34), and a graduate student not enrolled in a specific faculty (n=1). The students represented multiple disciplines. The major theme identified was “falling through the cracks.” The subthemes included missing mentorship, students’ difficulties accessing mentorship, university structures undermining mentoring, and damage to mentees. Falling through the cracks highlights students’ struggles with accessing mentorship, effects of missing mentorship, and students’ solutions for modifying structural features that inhibit mentoring. Quantitative work could compare psychological outcomes associated with present and missing mentoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».