Paramedic transition into an academic role in universities: A demographic and qualification survey of paramedic academics in Australia and New Zealand
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
Objectives: To identify the demographic and qualification characteristics of paramedic academics holding teaching and research positions at universities in Australia and New Zealand offering entry-level undergraduate or postgraduate degree programs in paramedicine. Methods: A 17 item online normative internet survey was used to obtain demographic and qualification characteristics about the target group. The survey was divided into five categories: demographic data, professional qualifications, educational qualifications, learning and teaching experience, and level of academic skills. Data were collected over a two-month period in 2013 and then collated and reported utilising the capabilities of the Survey Monkey program. Results: Of the estimated 66 eligible participants, 30 responded to the survey, 70% were male, the average age when entering academia was 43 years, and the average age when initially entering paramedicine was 23 years. Two-thirds completed their paramedic training in Australia and New Zealand, with the other third training in the UK, US, or Canada. There was a wide-range of levels of training and qualification reported with three having a PhD on entering academia, while most had little to no experience in research, academic writing, and publication. Conclusions: Issues of the transference of cultural and professional capital from one community of practice (CoP) into another, the variance in the levels of academic qualifications amongst paramedics when entering academia, and the resources needed to mentor and educate a large majority of these new academics pose significant challenges to new academics and the universities employing them.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle