The Impact of Mentorship on the Research Performance of LIS PhDs
Notice bibliographique
Résumé
The findings of our study suggest that the doctoral mentorship relationship may play a significant role in student research performance in terms of both output and impact. The models explain 5% of the variance in productivity and 23% of the variance in impact, which indicates that while choosing the right advisor may positively influence one’s academic achievements, that decision alone does not tend to make or break one’s research career. The doctoral experience cannot be reduced to the advisor-advisee relationship. Additional factors, such as evolving in an intellectually stimulating environment, affect performance – more in fact than the quality and frequency of one-to-one interactions with advisors. These different degrees of mentorship relationships, such as coordination, cooperation, and collaboration, are not captured in our data. The results also suggest that providing co-authorship opportunities may be a good way for advisors to support their advisees, as it helps increase their research output and impact. Collaboration may be facilitated by students sharing research interests with their advisors, as suggested by the positive relationship between productivity and the similarity of the PhD dissertation and the advisor’s past work. The benefits of working closely with one’s advisor can conflict with the importance of establishing one’s independence as a researcher. Giving students the liberty to diversify their research interests may ultimately provide greater career advantages as they evolve in their careers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».