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Enregistrement W4401313305 · doi:10.18260/1-2--47794

Navigating Grief in Academia: Prioritizing Supports for Women Scholars through Informed Approaches

2024· article· en· W4401313305 sur OpenAlexaff
Enas Aref, Dina Idriss-Wheeler, Julia Marie Hajjar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefComputer scienceEngineering ethicsPsychologyPsychotherapistEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, the researchers investigate the unique challenges faced by women, particularly those in academia, who are grieving the loss of a loved one. While academic institutions commonly offer bereavement support services for employees and students, these programs do not often address the specific needs of grieving women after a major loss. Many women find themselves navigating the process of returning to work and resuming their responsibilities alone after a significant loss. Additionally, the psychological, emotional, and practical support offered by colleagues varies widely for bereaved woman academics. Although the importance of better supporting women in academia has been recognized, there is a lack of knowledge and understanding about the tailored support grieving women require. In this paper, the researchers present a comprehensive review of existing literature on grief, bereavement, and their significant impacts on women in academia. Additionally, current organizational policies and academic institution bereavement support programs will be examined. Based on findings, the authors will develop an evidence-based framework designed to enhance support for grieving women in academia, with consideration of aspects of diversity and inclusion Moreover, preliminary training content to educate colleagues on providing compassionate and flexible support to women academics during times of bereavement will be proposed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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