Constructing Meaningful Careers for All: Building an Evidence-Informed Conceptual Framework for Faculty Development on a Foundation of Fulfillment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Faculty development programs are an important part of career building and professional fulfillment for health professionals. A framework that addresses the centrality of fulfillment at work for diverse medical careers is lacking, yet necessary, for faculty development programs to have a comprehensive positive impact. A conceptual framework for faculty development to support meaningful careers for all individuals was, therefore, constructed through an exploration of the literature on professional fulfillment, career planning, and development across career paths, stages, and identity groups, as well as forms of professional career support such as mentoring. An exploration of fulfillment revealed the role of meaningful work as both anchor and guide for the framework. The key elements of the framework that emerged included an individualized career planning process, curricula to address both cross-cutting competencies and specific career path needs, a robust and multidirectional career support community, and a process of career construction continuing over a professional lifespan. This faculty development framework that aims to construct meaningful careers is of value to institutions that are committed to professional fulfillment for faculty in all career paths and stages and can be adapted to health care providers in different settings.
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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 | 0,109 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,032 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».