Women on the Academic Tenure Track: An Autoethnographic Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
For novice faculty on the tenure-track achieving tenure means job security [1]. However, despite idealistic expectations [2], novice faculty report unbalanced lives and feelings of loneliness, isolation, and rivalry between colleagues [3]. Novice faculty also report becoming dissatisfied, overworked, stressed, and physically ill [4] as they attempt to meet the often unwieldy, vague, and increasing tenure and promotion requirements [5]. Men and women experience the tenure path differently [6]. Research also suggests that the structure of the academic workplace and the duration of the tenure-track (usually six years, although the time period differs by institution; [1]) are designed in ways that discriminate against women [7]. For fear of looking less committed or serious than male colleagues, female faculty members may even refuse to take advantage of parental leave policies such as maternity leave, halting the tenure clock during a maternity leave, and may even reconsider having a child or delay parenting [8]. Tenure-track appointments commonly require novice academics to perform adequately in three different arenas: research, teaching, and service. However, the weighting of the components does differ [9]. Gender disparities (e.g., salary, merit pay, etc.) resulting from inequities escalate when universities place more emphasis on research relative to teaching and service [10]. Kawalilak and Groen speak to the challenges and tribulations encountered by novice faculty pursuing the academic tenure track and suggest that sharing experiences can be “therapeutic, healing, and affirming” [11, p.6] for novice academics. Thus, the purpose of this study was to share the story of four female academics on the tenure track..
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».