ADVANCING GERONTOLOGY THROUGH EXCEPTIONAL SCHOLARSHIP (AGES): FIRST INSIGHTS FROM A NEW MENTORSHIP MODEL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mentorship is vital to supporting professional growth among early career faculty members. Working with the Gerontological Society of America, the Advancing Gerontology through Exceptional Scholarship (AGES) Program was created as a mentorship model to promote productivity and peer support for early career faculty members. This presentation will: 1) describe the AGES Program as a prototype to facilitate peer support, collective learning, productivity, and co-authorship opportunities to advance early career faculty members; and 2) identify effective strategies to facilitate other groups looking to develop high-quality mentorship and training programs to support early career faculty members. After a competitive process, a cohort of 7 AGES members (including 2 program co-leads and 5 participants who all studied dementia) partook in monthly workshops from November 2022 to June 2023. Drawing on our experience with the AGES Program, we identified four strategies that cultivated our AGES Program: 1) being adaptable to address mentorship needs; 2) establishing accountability measures to enhance productivity; 3) fostering collective learning and peer support; and 4) delivering inspirational and educational activities. Following on the completion of the AGES Program, an open discussion was held with the cohort to assess and critically reflect on the program. Discussion results indicate the AGES Program was valuable in supporting early career faculty members. Specifically, findings demonstrate that the program was perceived as successfully supporting team science, collaborative opportunities, and enhancing productivity. Next steps are to conduct an anonymous evaluation survey to identify specific areas to strengthen and enhance the program for future cohorts.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».