Building on success? Future challenges for doctoral education globally
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the past 20 years, doctoral programmes have become the focus of policy initiatives. This has led to considerable changes in their structures and consequently student experience. In this essay, the author explores some of the changes by situating an examination of doctoral education-past, present, future-within the broader context of academic life, and the nature and role of research in developed economies. This analysis provides the context in which to draw out some implications for the future study of doctoral education. Design/methodology/approach The essay draws on a synthesis of the research on doctoral education, early career researcher trajectories, research structures and academic work environment. Findings The analysis suggests the following: doctoral education reform is being driven largely by policy concerns, rather than by evidence or disciplinary intention; and academic work environment is becoming less and less attractive due to increasing demands for productivity and accountability. Originality/value The author concludes with a call to action: unless we, as academics, take action on several fronts, we may find that the PhD becomes purely a policy instrument, and that in the long-term, life of an academic will no longer be attractive to PhD graduates.
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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 | 0,060 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,022 |
| Communication savante | 0,025 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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 ».