Lecture-Based Instruction on Salary Negotiation for Professional Athletic Training Students: An Educational Technique
Notice bibliographique
Résumé
Context Low salary is a frequently cited reason for attrition from the athletic training profession. Researchers have determined that athletic trainers (ATs) entering the first hiring process, usually newly credentialed graduates of professional athletic training programs (ATPs), are the least likely to negotiate, resulting in lowered earning potential across their careers. It is necessary to instruct athletic training students on the importance of salary negotiation before the completion of their professional preparation. Objective Describe a lecture-based approach to include salary negotiation content into ATPs. Background Employing constructivist learning theory, didactic lecture content with applicable strategies for salary negotiation is sufficient for students to understand which strategies can be used to negotiate for a higher salary during the hiring process. Description Before the didactic experience, second-year graduate ATP students self-assessed their knowledge of, familiarity with, and comfort in negotiating during the hiring process. A single 3-hour lecture on negotiation was provided to students that included reasons to negotiate, financial ramifications of not negotiating, strategies for determining appropriate salaries, example language to use, and a discussion of timing to initiate negotiations. Students reassessed their knowledge, familiarity, and comfort within 1 week of receiving the didactic content. Six months after ATP completion, students reported whether they negotiated during their first hiring process. Educational Advantages Although not required for professional ATPs, the inclusion of content specific to salary negotiation in the hiring process increases future ATs’ understanding of negotiation processes and their comfort level in initiating negotiations earlier in their career. Conclusion Students’ understanding of negotiation during the hiring process and comfort with attempting negotiation increased following the lecture-based technique. If ATs can achieve higher earnings earlier in their career, they can increase their lifetime earning potential, and they may find the profession to be more financially sustainable, thus decreasing professional attrition.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».