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Enregistrement W4416652400 · doi:10.1108/979-8-88730-852-420251018

Mentorship and Wellbeing in Doctoral Programs

2024· book-chapter· en· W4416652400 sur OpenAlexaffabout
Maha Al Makhamreh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipCoping (psychology)Work (physics)Well-beingQualitative researchPhenomenology (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown that the extensive burden of work frequently carried by doctoral supervisors can be cognitively and emotionally challenging. Therefore, there is a need to examine the challenges supervisors experience in their mentorship roles, as well as the strategies they develop and apply to foster their own wellbeing. Drawing on a larger phenomenological research study, this chapter presents a discussion of the importance of supervisors’ wellbeing based on the interview data from 16 doctoral supervisors at Canadian universities. Findings revealed that supervisors viewed wellbeing as a priority for their students, and for themselves. They developed different nourishing and coping strategies to maintain and foster their wellbeing. They benefited from practicing a positive and growth-oriented mindset, connecting to others, and savoring good times. Doctoral supervisors and mentors can use the findings to reflect on their beliefs and practices to maintain and foster their wellbeing. Universities can also benefit from the findings to effectively develop a positive culture for everyone in which wellbeing is prioritized.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,303
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,206 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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