Presented to the Second Annual Mentoring Conference The Association of Professional Engineers, Geologists and Geophysicists of Alberta
Notice bibliographique
Résumé
I suspected that there might be something wrong with this picture – you sitting in the audience and me standing up here and after I reviewed the mentoring section on the APEGGA website and read the mentoring guidelines (APEGGA, 2000) that was confirmed. I am sure that the expertise resides where you are and that I am going to learn a lot from today’s program. Open almost any book on recruiting, retaining, and advancing women in science, engineering, and technology these days and mentorship is mentioned. In a recent report from the National Research Council of the National Academies (2006) mentoring is noted as a retention strategy at all levels (undergraduate, graduate, and postdoctoral), an advancement strategy for women faculty, and a strategy for advancing women to executive positions. Boyle and Boice (1998) stated that “Mentoring may be the most important variable related to academic and career success for graduate students ” (p. 90). Are you curious about the basis for such claims? I know that I am, so when I received this invitation in June I began to explore that issue further and this morning I will be trying to answer the following questions: Is mentoring the flavour of the month? Are mentoring programs the panacea? (Good for what ails you). What do we know about the effectiveness of such programs?
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 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».