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Enregistrement W118990414 · doi:10.17323/1814-9545-2014-1-92-109

Analysis of an Academic Environment as a Place of Studies and Work

2014· article· en· W118990414 sur OpenAlexaboutno aff
Anastasiya Sizykh

Notice bibliographique

RevueVoprosy Obrazovaniya/ Educational Studies Moscow · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityAppealWork (physics)Order (exchange)Higher educationSociologyPublic relationsPsychologyPolitical sciencePedagogySocial psychologyEngineeringEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to find out the causes of universities’ waning popularity as a place of work, the researcher sets the following tasks: to analyze specific features of an academic career to determine at which stage it starts to lose its appeal; to reveal influences in choice of postgraduate courses as an alternative to introduction to the labour market, as well as to reveal influences in choice of a university as a place of work; to evaluate advantages and disadvantages of taking postgraduate courses and working at a university. The researcher conducted 27 semi-structured inter views with the facult y and postgraduates in th ree Russian higher education institutions and one Canadian one: the National Research University “Higher School of Economics”, Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics, Siberian Federal University (Krasnoyarsk) and University of Winnipeg (Winnipeg, Canada). On the basis of the findings maps of career lines are produced as patterns of changes in terms of positions (job positions or geographical ones) during a person’s job cycle; the research also revealed types of careers followers of which are of potential interest for Russian universities in terms of professional personnel reinforcement. The researcher found that motivation to take postgraduate courses is not limited by an interest to scientific work but is mostly connected to alternative objectives (like achieving a certain status, draft evasion) or to absence of any definite goal (reluctance to leave the university because of an attachment to it, a sense of discomfort because of the necessity to search for a job outside it). It is shown in the article that on the whole the academic career structure in Canada is similar to that in Russia, but perception of advantages and disadvantages of a work in an academic setting is different for each country.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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