Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although more than half of the PhD graduates do not take up traditional academic positions, the little we know of how they navigate into the non-academic workforce is somewhat conflicting. This study aims to contribute to our knowledge by examining over time the experiences of post-PhD social scientists who went into non-academic careers. It examines how post-PhD social scientists in non-academic careers characterize their experience of the PhD; how they imagine their post-PhD careers during the degree and how this influenced their doctoral activity; and to what extent their intentions changed over time and how agentive they were in managing challenges or disappointments. Design/methodology/approach The study uses a longitudinal qualitative narrative approach to examine the experience of eight post-PhD social scientists beginning during their degrees through their initial years after graduation outside academia. Findings The analysis highlights variation in clarity of career vision, strategic career thinking and action, knowledge of career opportunity structures and changes in career intentions over time. Still, for all individuals, the PhD was considered a powerful learning experience which continued to influence their lives. Practical implications Overall, the results make clear that post-PhD trajectories are best built from the beginning of the PhD, a conclusion that has curriculum implications. Originality/value This study incorporates the career question into the development of junior researchers highlighting the need to attend not only to objective measures of career success but also subjective intentions, investments, choices and assessments. Further, the constructs developed within an academic work context to understand career trajectories proved robust in analyzing non-academic work experience.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».