Understanding the well-being of graduate students when transitioning into research
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude qualitative examine les défis qui ont un effet sur le bien-être des étudiants diplômés pendant une période critique de transition vers la recherche dans une université à forte intensité de recherche à Montréal, Québec. Les données ont été recueillies dans le cadre d’entrevues avec des étudiants qui faisaient une maîtrise et qui ont complété au moins une année d'études. Les impacts apportés par la pandémie de Covid-19 ont été examinés pour mieux comprendre les défis rencontrés au cours de la dernière année. La question de recherche globale pour cette étude est: Quels défis les étudiants à la maîtrise dans les programmes d'éducation identifient-ils comme ayant un impact sur leur bien-être (physique, mental, émotionnel, social) et leur capacité à faire de la recherche? Les données ont été analysées en utilisant une approche de comparaison et des thèmes clés ont émergé de ce processus. Les thèmes correspondent à des défis rencontrés par les étudiants à la maîtrise au cours des trois phases de transition du programme.Le premier thème était « Construire un sens de la communauté ». Ce thème a démontré que les étudiants recherchent des liens avec leurs pairs et leurs professeurs et la contribution substantielle de la communauté au bien-être et à la réussite scolaire des étudiants. Le thème « Rencontrer les jalons de la thèse » a montré les défis liés à la thèse pour le chercheur novice et les défis de santé mentale qui se sont posés lors de la transition et de l'engagement dans un travail de thèse. Le troisième thème était « Équilibrer les responsabilités multiples », qui comprend la gestion de la vie universitaire et de la vie au-delà de l'académie. Ce thème a indiqué les façons dont les exigences académiques peuvent s’inclure dans des aspects de la vie personnelle et contribuer significativement à la santé aussi. En conclusion, ces thèmes révèlent les facteurs de stress critiques dans le parcours des étudiants à la maîtrise vers le programme au travail de thèse.Les résultats de cette recherche suggèrent que construire une communauté parmi les pairs et les professeurs pour un soutien académique et socio-émotionnel, des attentes claires concernant les délais de thèse, le développement de la confiance et de l'indépendance en tant que chercheur et des systèmes de soutien plus individualisés au campus sont essentiels au bien-être des étudiants à la maîtrise lors de leur transition vers la recherche. Cette contribution significative de cette étude réside dans le fait qu'elle est l'une des rares études qui évaluent une période particulière d'ajustement dans le travail de thèse qui est difficile mais qui est important pour le bien-être des étudiants à la maîtrise qui sont des chercheurs émergents
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 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 | 0,024 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».