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Enregistrement W7161827639 · doi:10.82308/26751

Canadian doctoral students’ experiences on their journey toward a Ph.D.: A comprehensive perspective of personal, financial, departmental factors and well-being

2024· dissertation· en· W7161827639 sur OpenAlexaboutno aff
Samira Feizi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Affect (linguistics)Scapegoating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le domaine de la formation doctorale au Canada a connu une augmentation notable de la recherche soulignant son importance dans le domaine de l'enseignement supérieur. Malgré l'augmentation des inscriptions, les perspectives complètes sur les expériences, les défis et les émotions vécus par les doctorants restent rares. Cette thèse comprend trois manuscrits qui explorent de manière approfondie ces aspects, avec l'objectif d'enrichir notre compréhension de l'expérience du doctorat dans les universités canadiennes. Le manuscrit 1 étudie le rôle du stress dans le bien-être des doctorants et leur propension à abandonner leurs études. S'appuyant sur les modèles théoriques de Lazarus et Folkman (1984) et de Núñez-Regueiro (2017), la recherche identifie des corrélations significatives entre le stress perçu, la satisfaction du programme et diverses facettes du bien-être. Des niveaux de stress élevés ont été trouvés pour diminuer la satisfaction du programme, à la fois directement et indirectement, influençant ainsi la probabilité de départ de l'étudiant. Ces associations soulignent la nécessité pour les institutions académiques de prioriser la santé mentale des doctorants en introduisant des mesures pour les aider à gérer le stress et à renforcer la résilience émotionnelle et psychologique. Le manuscrit 2 se base sur le cadre théorique de Girves et Wemmerus (1988) et identifie le soutien financier et professoral comme éléments essentiels guidant la progression doctorale. Une analyse multivariée des données d'un échantillon de 18 822 candidats au doctorat à travers le Canada indique que le soutien du superviseur s'associe de manière proéminente à la satisfaction et à l'implication sociale, améliorant finalement la progression de l'étudiant. De plus, la recherche révèle que l'aide financière, notamment sous forme d'assistantships de recherche, renforce indirectement la productivité de l'étudiant en facilitant l'implication sociale. Ce manuscrit met en lumière le rôle crucial du soutien financier, non seulement pour réduire les contraintes financières, mais aussi pour améliorer l'expérience académique. Le manuscrit 3 examine le rôle de la socialisation dans le bien-être émotionnel des doctorants et leur intention d'abandonner. L'étude fournit des preuves longitudinales montrant que la socialisation initiale est directement liée au bien-être ultérieur, soulignant ainsi l'importance de l'appartenance et de l'engagement au sein de la communauté académique. Notamment, à mesure que les étudiants avançaient dans leurs études doctorales, leur perception du climat départemental diminuait, suggérant la nécessité d'un soutien continu tout au long de leur trajectoire académique. Pris ensemble, ces manuscrits plaident pour la création d'atmosphères académiques nourrissantes qui mettent l'accent sur la santé mentale, les relations de soutien et les expériences sociales enrichissantes. Cette thèse met en évidence la nature interconnectée du stress, des systèmes de soutien et de la socialisation dans la formation du parcours doctoral, offrant des perspectives cruciales pour les universités, les départements et les décideurs

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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