Improving School-to-Work Transitions: Antecedents of High-Quality Intern-Supervisor Exchanges
Notice bibliographique
Résumé
Using a Canadian sample of 146 interns surveyed on three occasions (i.e., before, during, and after their internship experiences), we investigated university students' skills and intentions as critical factors contributing to high-quality intern-supervisor exchanges. Specifically, we sought to better understand how to promote high-quality intern-supervisor relationships by looking at the influences of student-centered factors related to both educational (skills developed while in university) and organizational (intentions to develop relationship with supervisor) domains. To highlight the importance of these factors, we also examined whether their impacts on the quality of intern-supervisor exchanges ultimately translate into better internship outcomes, which we assessed by incorporating perceptions from both interns (i.e., internship satisfaction and general learning) and their supervisors (i.e., interns' in-role performance and preparedness for work). Consistent with expectations, we found that both students' skills developed while in university and students' intentions to develop the relationships with their supervisors were positively related to the quality of intern-supervisor exchanges and, through that pathway, had positive indirect effects on internship satisfaction, general learning, in-role performance, and preparedness for work. Our findings indicate that students, universities, and employers all play a role in the development of high-quality intern-supervisor relationships, which are critical to student learning and performance.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».