Professional imprinting mechanisms in the doctoral trajectory: Impact on researcher identity diversity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Shaping one's professional identity is a complex process that starts early on in the professional career and is influenced by many factors along the way. An important process in professional identity formation is professional imprinting. In socialization theory, professional imprinting refers to how individuals adjust behavior and beliefs to fulfill expectations from their working environments and achieve a feeling of belonging during sensitive periods. In this study, we turn to the academic setting, which is characterized by high researcher identity heterogeneity and thus can give us insights into the dynamics of professional identity development. Professional imprints during doctoral training lead to permanent characteristics in one's researcher identity. To investigate professional imprinting and its mechanisms, we conducted a qualitative study involving interviews with 16 PhD students and their supervisors (16 professors and 4 post-docs) within the setting of an EU-funded project. We identify the imprinting mechanisms that shape a researcher's identity during a sensitive period. Our study offers valuable insights for managers and policy makers about the role of supervisors or supervising managers in the development of the professional identities of junior colleagues and about the future career trajectories of people entering academia and industry. • Supervisors play a crucial role in shaping PhD students' researcher identities through professional imprinting. • Scientific, entrepreneurial, and transversal imprinting mechanisms are key factors influencing PhD students' identity development. • Differences in researchers' ‘taste for science’ and ‘taste for commercialization’ contribute to varied hybrid researcher identities. • We propose a PhD student management tool for supervisors, aiming to support careers in and outside academia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle