Indigenous mentor’s understandings of being a mentor in higher education: insights from a Canadian university
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces the voices of Indigenous mentors, which have been overlooked in mentoring research. This study addressed how mentors understood their role in nurturing student competence, connection, and agency; key ingredients of self-determination. Indigenous mentors participated in conversational interviews, which were examined from traditional academic and pastoral perspectives and from the perspective of self-determination theory. Six themes emerged from the analysis: mentors as knowledge brokers; facilitators of belongingness; supportive and empowering, guides, self-managers and as enablers to help mentees become self-determined. Most of these themes align with previous literature on mentoring and add insight into a small but growing body of research findings on student mentors from Indigenous backgrounds. Notably, one of the themes, mentors as self-managers, has largely been neglected in research on mentoring involving students from Indigenous backgrounds. The implications for giving voice to Indigenous mentor views are discussed in the concluding section.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».