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Enregistrement W2466649819 · doi:10.1002/psp.2040

International Experience in the Academic Field: Knowledge Production, Symbolic Capital, and Mobility Fetishism

2016· article· en· W2466649819 sur OpenAlexafffundabout
Harald Bauder, Charity‐Ann Hannan, Omar Lujan

Notice bibliographique

RevuePopulation Space and Place · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer AustauschdienstAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésField (mathematics)Value (mathematics)Capital (architecture)Context (archaeology)Academic mobilityDestinationsProduction (economics)SociologySymbolic capitalAsset (computer security)EconomicsPolitical scienceSocial scienceHigher educationEconomic growthLawMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Academic researchers operate in their own labour market, or field, which has its own institutional infrastructure and professional practices that value international experience and mobility. In this paper, we explore if and how academics believe that international experience and mobility provide advantages for knowledge exchange and production and can be considered a symbolic form of capital that signifies value and thus renders them more competitive in the academic field. In addition, we investigate if international mobility is fetishised in the academic field and treated as an asset independent of the context in which it occurs. Results from a qualitative study involving 42 interviews with academic researchers in Canada and Germany show that international experience is valued as a form of capital but that mobility is rarely fetishised. Furthermore, the international academic field is organised hierarchically, with the USA and other English‐speaking countries exerting the greatest value as destinations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,023
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeQualitatif
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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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