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Enregistrement W4381715752 · doi:10.1080/15595692.2023.2207007

Indigenous stories of mentorship

2023· article· en· W4381715752 sur OpenAlexafffund
Olivia Sawyer, Adam Murry, Elaine J. Atay, Michael Alex Bednar, Cheryl Barnabé

Notice bibliographique

RevueDiaspora Indigenous and Minority Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Aboriginal Peoples Health
Mots-clésMentorshipIndigenousNarrativeIndigenous cultureMedical educationSociologyMedicineArtLiteratureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project aimed to share stories of six Indigenous mentees and their successes, struggles, and experiences in health science and in the Indigenous Mentorship Network Program. All participants were mentees within a mentorship network specific to their province. Mentees participated in semi-structured interviews about their experiences, which were transcribed and qualitatively coded using narrative analysis and Indigenous Storywork method. Stories were organized into motifs, or recurring narrative themes. Story vignettes based on each motif were created to express prominent experiences mentees faced. Our analysis derived motifs of struggle, overcoming, and traditional ways of learning. This project is intended to give Indigenous mentees a voice, expose areas where health education can support them, and share experiences of strength through adversity. Overall, this information can be used to educate, assist Indigenous mentorship programs, and support Indigenous mentees in health science.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,852

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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