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Enregistrement W4293251376 · doi:10.3389/feduc.2022.891534

Academic Writing Challenges and Supports: Perspectives of International Doctoral Students and Their Supervisors

2022· article· en· W4293251376 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensUniversité de MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésFocus groupAcademic writingMedical educationQualitative propertyGraduate studentsQualitative researchMathematics educationPsychologyComputer sciencePedagogySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Academic writing is a core element of a successful graduate program, especially at the doctoral level. Graduate students are expected to write in a scholarly manner for their thesis and scholarly publications. However, in some cases, limited or no specific training on academic writing is provided to them to do this effectively. As a result, many graduate students, especially those having English as an Additional Language (EAL), face significant challenges in scholarly writing. Further, faculty supervisors often feel burdened by reviewing and editing multiple drafts and find it difficult to help and support EAL students in the process of scientific writing. In this study, we explored academic writing challenges faced by EAL doctoral students and faculty supervisors at a research intensive post-secondary university in Canada. Methods and Analysis We conducted a sequential explanatory mixed-method study using an online survey and subsequent focus group discussions with EAL doctoral students (n = 114) and faculty supervisors (n = 31). A cross-sectional online survey was designed and disseminated to the potential study participants using internal communications systems of the university. The survey was designed using a digital software called Qualtrics™. Following the survey, four focus group discussions (FGDs) were held, two each with two groups of our participants with an aim to achieve data saturation. The FGD guide was informed by the preliminary findings of the survey data. Quantitative data was analyzed using Statistical Package of Social Sciences (SPSS) and qualitative data was managed and analyzed using NVivo. Discussion The study findings suggest that academic writing should be integrated into the formal training of doctoral graduate students from the beginning of the program. Both students and faculty members shared that discipline-specific training is required to ensure success in academic writing, which can be provided in the form of a formal course specifically designed for doctoral students wherein discipline-specific support is provided from faculty supervisors and editing support is provided from English language experts. Ethics and Dissemination The general research ethics board of the university approved the study (#6024751). The findings are disseminated with relevant stakeholders at the university and beyond using scientific presentations and publications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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