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Enregistrement W2146790995 · doi:10.1017/s1049096511000837

The Job Market and Placement in Political Science in 2009–10

2011· article· en· W2146790995 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer Segal Diascro

Notice bibliographique

RevuePS Political Science & Politics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Science Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, Los AngelesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignGeorgia State UniversityUniversity of Notre DameUniversity of CincinnatiUniversity of CambridgeUniversity of PittsburghUniversity of KansasUniversity of ConnecticutArizona State UniversityState University of New YorkUniversity of MinnesotaHarvard UniversityYork UniversityNorthwestern UniversityUniversity of MissouriJohns Hopkins UniversityPrinceton UniversityNorthern Illinois UniversityGeorge Washington UniversityTemple UniversityKent State UniversityCalifornia Institute of TechnologyOhio State UniversityUniversity of PennsylvaniaVanderbilt UniversityPurdue UniversityWestern Michigan UniversityWest Virginia UniversityFlorida State UniversityGeorgetown UniversityBoston College
Mots-clésJob marketPoliticsSalientRecessionPolitical scienceState (computer science)Graduate studentsAnxietyPublic relationsPsychologyEconomicsPedagogyEngineeringLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There may be no greater concern in political science than the state of the job market. Particularly for newly minted Ph.D.s, the number and type of jobs available and their possibility of success on the market are sources of great anxiety. Similarly, department chairs, graduate directors, and dissertation chairs struggle as they make choices about recruiting faculty and students and determine how to advise their students as they progress toward their degrees. These concerns are common in most years, but they have been especially salient in the last several years, when the economic downturn has affected nearly every aspect of higher education. The purpose of this report is to present data that will assist faculty and students in navigating the political science employment landscape.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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