Identifying the mentorship needs among faculty in a large department of psychiatry- support for the creation of a formal mentorship program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Study aims were to assess the current state and needs of faculty to inform the design of a formal mentorship program in a large academic Department of Psychiatry. Methods A 57- item self-administered online survey questionnaire was distributed to all faculty members. Results 225 faculty members completed the survey (24%). 68% of respondents had a mentor and reported high satisfaction (mean = 4.3, SD = 1.05) (range 1 to 5). Among those respondents lacking access to mentorship, 65% expressed interest. Open-ended questions indicated that international medical graduates, faculty identifying as minority, women and clinician teachers may lack access to mentorship. PhD faculty felt disadvantaged compared to MD faculty in gaining first authorship ( M Non−MD =1.64 ± 0.79 vs. M MD =1.36 ± 0.67; t = 2.51, p = .013); reported more authorship disputes ( M Non−MD =1.99 ± 0.91 vs. M MD =1.66 ± 0.76; t = 2.63 p = .009) and experienced questionable scientific integrity concerning colleagues ( M Non−MD =2.01 ± 0.92 vs. M MD =1.70 ± 0.81; t = 2.42 p = .017). For both MD and PhD faculty, women were significantly more likely to experience authorship disputes (χ 2 (2) = 8.67, p = .013). The department was perceived as treating faculty with respect (72% agreed) with 54% agreeing that it embraces diversity (54%). Identified benefits to mentorship included receiving advice about academic promotion, opportunities for career advancement, advocacy, and advice as a researcher, teacher or clinician. Only 26% of mentors received formal training to support their role; 59% expressed interest in education. Respondents supported a more formal, accessible, inclusive program, with training, tools, and a matching strategy based on mentee preferences. Conclusions Challenges and inequities were identified with the department’s current ad hoc approach to mentorship. A limitation of the study was the response rate, while similar to response rates of other physician surveys, raises the potential for response bias. In comparing study participants to the department, the sample appeared to provide a fair representation. The study has implications for identifying the need and design of more formal mentorship programs in academic medicine.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».