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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,010
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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