Promoting community and competence: the development and evaluation of an international research training network of sexual and gender diverse (SGD) emerging scholars
Notice bibliographique
Résumé
Specialized research training is a key component of graduate education, yet sexual and gender diverse (SGD) emerging scholars may not receive quality training and networking opportunities at their home institutions. International and interdisciplinary trainings by SGD scholars may develop research competence and academic networks, but few such extracurricular research training programs exist. This article presents the curriculum and mixed-method evaluation of the International Student Training Network (ISTN), a two-year bilingual training program designed to train SGD emerging scholars in Canada, the USA, Mexico, and the UK to conduct research with SGD youth. The racially diverse and interdisciplinary trainees (N = 38) completed a competence self-assessment at pre-test, midpoint, and post-test. Significant improvements in knowledge and skill were found, while importance of the concepts remained consistently high. Twelve trainees participated in interviews to reflect on their experience. Thematic analysis produced three themes, describing benefits of the ISTN: (1) ‘You do stick out a lot’: Fostering SGD scholarly community in academia; (2) ‘We were all working together’: Bridging the disciplinary and geographic gaps; and (3) ‘A transformative experience’: Developing scholarly self-concept and academic self-efficacy. The findings highlight the utility of specialized research training for emerging SGD scholars limited by geographical and disciplinary siloes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».