A comparison of best practices for doctoral training in Europe and North America
Notice bibliographique
Résumé
The PhD degree was established in Berlin 200 years ago and has since spread across the whole world. While there is general agreement that the degree is awarded in recognition of successfully completed research training, there have been significant differences in the way doctoral training programs have developed in particular countries. There is, however, a clear global tendency to follow the programs currently used either in the United States or in Europe. To determine more clearly how US and European PhD programs are both similar and different, we have used a validated questionnaire to analyze biomedical PhD programs in four representative institutions at Vanderbilt University, University of Manitoba, Karolinska Institutet, and Graz Medical University. The analysis is based on 63 detailed questions concerning the research environment, outcomes, admission criteria, content of programs, mentoring (or supervising), the PhD thesis, assessment of the thesis, and PhD school structure. The results reveal that while there is considerable overlap in the aims and content of PhD programs, there are also considerable differences regarding the structure of PhD programs, mentoring and assessment of PhD theses. These differences are analyzed in detail in order to provide a foundation for discussion of their relative advantages and disadvantages, with a view to providing a platform for discussion of best practices. The results will be of importance in the continued development of global discussion about development of doctoral training.
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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 | 0,070 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».