Navigating research: Expectations and guidelines for supervisors and graduate students
Notice bibliographique
Résumé
A healthy work environment is crucial for graduate students to succeed in scientific research. As the head of the research team, the supervisor shapes the team culture and has the responsibility to relay expectations to students and uphold these to provide an inclusive work and learning environment (Maher et al., 2020). Without these expectations, destructive behaviours, such as abuse of power by senior graduate students, toxic rivalry for space, equipment, and/or attention, and continual exposure to microaggressions can lead to a lack of intra-lab mentorship for junior members and an isolating, hostile learning environment, all of which can slow graduate student progress and may lead to withdrawal from the program (Reithmeier & Williams, 2020), particularly for students from equity-deserving groups. Programs must set clear expectations for behaviour and provide training on handling breaches to help supervisors maintain a safe and collaborative research environment, ultimately reducing conflicts and the time spent resolving them. Adverse outcomes from a lack of behavioural expectations are not limited to thesis-based programs but can also impact course-based graduate science programs, particularly those with laboratory courses/rotations. Foundational guideline frameworks exist (Council of Ontario Universities, 2023), but the extent of implementation of such expectations is varied in Canadian graduate science programs. Using the literature as a starting point, presenters and participants will explore the impact of setting guidelines for science supervisors and graduate students, and how to better train/support faculty in conveying and upholding them. Participants are encouraged to bring their own devices.
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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 | 0,051 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».