Student internships bridge research to real world problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this paper is to report on student perceptions of 24 graduate student internships funded in 2007‐2008 by York University's Knowledge Mobilization (KMb) Unit. These internships provided opportunities for students to engage in research with community agencies around real world problems. Design/methodology/approach The principal sources of data were semi‐structured student interviews, conducted as part of an overall evaluation of the unit by an evaluation team, and student responses to surveys administered by KMb staff. Findings The significant findings were that students reported acquiring research and professional skills, plus a new understanding of theoretical knowledge, and that projects generated concrete outcomes for their community partners. Several students maintained ongoing relationships with their organizational partners beyond the terms of their internship, creating opportunities for ongoing benefits to both students and community partners. Students also identified areas of potential improvement, notably, there is an opportunity to strengthen the experience through integration into a formal curriculum. Research limitations/implications Limitations to this study are the relatively small sample size ( n =20) and reliance on self‐report measures. Practical implications As universities explore their relationships with their local communities, graduate student internships appear to have tremendous potential for supporting research and knowledge‐based needs of local communities, while providing valuable skills and training to a cohort of students in bridging academic research to real world solutions. Originality/value This article makes an original contribution by focusing on benefits to graduate students in scholarship of engagement programs that prioritize true partnership between students, universities and communities.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle