Prioritizing Mentorship as Scientific Leaders
Notice bibliographique
Résumé
S ustaining innovation in science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM) requires collaborative problem-solving, particularly as we work to address complex global issues.1 Effective mentoring strategies are essential in accomplishing this goal by helping support diverse talent that will strengthen the future of STEMM. 2 Multiple studies have shown that mentorship is positively related to graduate students' persistence in research productivity, research self-efficacy, rate of degree completion, and program satisfaction.[3][4][5][6] Despite its importance, mentorship is often an overlooked and underappreciated component of scientific training.In this article, we�a diverse authorship team representing ten countries and various chemistry subdisciplines brought together by the CAS Future Leaders program�share mentorship experiences and actions that readers can use to promote more inclusive and productive mentor-mentee relationships in chemistry.We share our insights by reflecting on three key questions:(1) Why is mentorship important?(2) What have been some impactful mentorship strategies we have used or experienced?(3) How can we create a chemistry community that values and prioritizes effective mentorship?The following sections share patterns across our diverse experiences and perspectives.Full responses from the authors can be found in the Supporting Information.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».