Constructing post‐PhD careers: negotiating opportunities and personal goals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Until relatively recently, the doctorate was generally perceived as preparation for a full‐time permanent academic position. However, this is no longer the case, with many PhD graduates working outside academia or in temporary full‐ and part‐time positions in higher education institutions. Yet, we know little of the ways in which they perceive and then navigate the transition from PhD to initial careers. Thus authors undertook an analysis of longitudinal data from six social sciences PhDs (part of a larger dataset) to document how they transitioned from the PhD and navigated a future. Design/methodology/approach Different forms of data, collected multiple times over two years, were analysed using emergent coding to capture the experiences of navigating a future. Findings The results enrich present understanding of this end‐of‐PhD period, in particular, highlighting individuals' growing understanding of academic, hybrid and non‐academic career opportunity structures, and the importance of personal intentions and relationships in defining possible horizons for action. Originality/value The conceptual and pedagogical contributions of this study to understanding doctoral and post‐doctoral career decision‐making are described.
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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 | 0,026 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».