Mentoring New Research Center Directors Through Times of Uncertainty: The LEAD Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mentorship is vital for new research center directors to help them build leadership skills, foster diversity, and lead successful teams, especially through times of uncertainty. However, there is limited discussion on mentorship programs to support new center directors in the field of gerontology. Collaborating with the Gerontological Society of America, we developed the Leadership Excellence and Advancement of Directors (LEAD) Program as a model to provide mentorship, professional growth, and peer support for center directors. This presentation aims to: 1) outline evolving mentorship strategies to empower new centre directors in navigating unpredictable challenges and uncertainty; and ii) identify the LEAD Program as an innovative model to provide mentorship to support new directors. The LEAD Program is a trailblazing GSA initiative that was developed in response to the growing call for mentorship from incoming directors as previous leaders transitioned to retirement. The LEAD Program is quickly evolving into a hub of mentorship by: i) addressing collective challenges and leadership needs; ii) providing peer support to engage in collective problem-solving; iii) facilitating knowledge to enhance decision-making during times of uncertainty; and iv) networking to support capacity-building among center directors. Moving forward, our next steps are to assess the LEAD Program to enhance the mentorship model for future cohorts of center directors.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».