MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412252323

Researcher Identity in Transition: Signals to Identify and Manage Spheres of Activity in a Risk-Career

2015· article· en· W4412252323 sur OpenAlexfundno aff
Montserrat Castelló, Sofie Kobayashi, Michelle K. McGinn, Hans Pechar, Jenna Vekkaila, Gina Wisker

Notice bibliographique

RevueRECERCAT (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHuman Resources and Skills Development CanadaMinisterio de Economía y CompetitividadSuomen Kulttuurirahasto
Mots-clésIdentity (music)Transition (genetics)PsychologyPhysicsBiologyAcousticsGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the current higher education context, early career researchers (ECRs) face a ‘risk-career’ in which predictable, stable academic careers have become increasingly rare. Traditional milestones to signal progress toward a sustainable research career are disappearing or subject to reinterpretation, and ECRs need to attend to new or reimagined signals in their efforts to develop a researcher identity in this current context. In this article, we present a comprehensive framework for researcher identity in relation\nto the ways ECRs recognise and respond to divergent signals across spheres of activity. We illustrate this framework through eight identity stories drawn from our earlier research projects. Each identity story highlights the congruence (or lack of congruence)\nbetween signals across spheres of activity and emphasises the different ways ECRs respond to these signals. The proposed comprehensive framework allows for the analysis of researcher identity development through the complex and intertwined activities in which ECRs are involved. We advance this approach as a foundation for a sustained research agenda to understand how ECRs identify and respond to relevant signals, and, consequently, to unravel the complex interplay between signals and spheres of activity evident in struggles to become researchers in a risk-career environment. \nKeywords: researcher identity; identity development; signals; spheres of activity; risk-career

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRECERCAT (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)Même sujetDoctoral Education Challenges and SolutionsTravaux en français237 207