Mentor-mentee relationships in academia: insights toward a fulfilling career
Notice bibliographique
Résumé
Over my academic journey, I had the privilege of learning from several insightful professionals in the field of Physiology and Neurosciences. During my graduate and postdoctoral training at seven universities in Brazil, the US and Canada, my mentors were able to stimulate my curiosity and motivation and made me very enthusiastic about science, teaching and especially mentoring. Despite the hurdles that researchers confront daily, having a supportive mentor in a diverse and inclusive workplace influenced my decision to pursue a career in academia. Unfortunately, for the vast majority of graduate students and aspiring scientists, this is not the case. Engaging with colleagues from different fields and cultural backgrounds taught me how students and trainees always expected more from their mentors, on multiple levels. Many studies have shown that high levels of attrition across STEM disciplines, as well as an increased time-to-degree completion, are indicative of this scenario. In this perspective article, I outline the findings of the ad hoc research mentorship method, as well as my self-reflections on how we could conquer the major problems correlated with a research mentor-mentee relationship. I specifically illustrate how communication, time, and environment constitute interrelated components that can be managed effectively to produce short and long-term results toward an optimal and fruitful partnership. Finally, I highlighted institutions’ critical role in implementing effective mentorship practices, procedures and policies that support mentors and students. These discussions on the importance of appropriate mentorship can assist all levels of mentors in creating a pleasurable pathway for knowledge transmission and contribute to ensuring that a more equal, diverse, and inclusive population of young scientists has the opportunity to excel in their professions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».