An analysis of the Canadian cognitive psychology job market (2006–2016).
Notice bibliographique
Résumé
How accomplished does one need to be to compete in the Canadian cognitive psychology job market? We looked at the publication record of everyone who was hired as an assistant professor in Canadian cognitive psychology divisions with PhD programs between 2006 and 2016 (N = 64). Individuals who were hired from 2006 to 2011 averaged 10 journal-article publications up to and including the year they were hired. However, this number increased by 57% to 18 publications between 2012 and 2016. Notably, this increase (a) occurred despite an increase in the number of positions since 2010, (b) was not restricted to top-ranked institutions, (c) did not come at the cost of decreasing quality in research (based on citations), and (d) was not driven by longer postdoctoral fellowships. To supply context, we obtained data on the publication records of 98 eminent and early-career award-winning cognitive psychologists when they obtained their first faculty positions. The correlation between year of hire and publication number in the full sample was strongly positive (r = .47) and driven primarily by a substantial increase in recent years, which suggests that the increasingly competitive job market is not specific to Canada. Finally, we found that behaviour (as opposed to neuroscience) researchers and those who obtained their PhDs from Canadian universities may be at particular risk in the job market. At a time when increasing numbers of PhDs are graduating from cognitive psychology programs, it has likely never been more difficult to obtain a faculty position. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».