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Enregistrement W4392586198 · doi:10.1080/0309877x.2024.2327022

Addressing challenges and finding solutions: navigating the informal curriculum of publication training within higher education

2024· article· en· W4392586198 sur OpenAlexafffund
Jon Woodend, Maisha M. Syeda, Sylvie Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Further and Higher Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésCurriculumHigher educationPedagogyTraining (meteorology)SociologyMedical educationMathematics educationPsychologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peer-review process used in most academic journals is critical for curating evidence-based knowledge. Although many graduate programmes expect students to engage in the research process, these programmes often do not mandate formal training for the publication process. With few studies examining the graduate student experience in the publication process, the current study sought to help address this gap. Specifically, we used a reflexive thematic analysis approach to look at 18, hour-long, semi-structured interviews with Education graduate students at the master’s and doctoral level. Using a revised version of Kolb’s experiential learning theory to contextualise the results, we highlight three main areas related to participants’ experiences engaging in the publication process: a) experiences and motivations, b) challenges, and c) pathways to publishing. Based on these findings, we offer implications for higher education to support graduate students’ readiness to engage in the publication process as future scholars.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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