Productivity, prominence, and the effects of academic environment
Notice bibliographique
Résumé
Faculty at prestigious institutions produce more scientific papers, receive more citations and scholarly awards, and are typically trained at more-prestigious institutions than faculty with less prestigious appointments. This imbalance is often attributed to a meritocratic system that sorts individuals into more-prestigious positions according to their reputation, past achievements, and potential for future scholarly impact. Here, we investigate the determinants of scholarly productivity and measure their dependence on past training and current work environments. To distinguish the effects of these environments, we apply a matched-pairs experimental design to career and productivity trajectories of 2,453 early-career faculty at all 205 PhD-granting computer science departments in the United States and Canada, who together account for over 200,000 publications and 7.4 million citations. Our results show that the prestige of faculty's current work environment, not their training environment, drives their future scientific productivity, while current and past locations drive prominence. Furthermore, the characteristics of a work environment are more predictive of faculty productivity and impact than mechanisms representing preferential selection or retention of more-productive scholars by more-prestigious departments. These results identify an environmental mechanism for cumulative advantage, in which an individual's past successes are "locked in" via placement into a more prestigious environment, which directly facilitates future success. The scientific productivity of early-career faculty is thus driven by where they work, rather than where they trained for their doctorate, indicating a limited role for doctoral prestige in predicting scientific contributions.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».