Contingent faculty in ecology and <scp>STEM</scp>: an uneven landscape of challenges for higher education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The number of contingent or non‐tenure‐track faculty at colleges and universities in the United States has been growing over the past several decades; they now constitute nearly 70% of the non‐student academic workforce. A significant fraction of contingent faculty teaches in the fields of science, technology, engineering, and mathematics ( STEM ). As an initiative of the Ecological Society of America ( ESA ), contingent faculty in ecology were surveyed and the results were compared with a survey of STEM faculty conducted by the Coalition for the Academic Workforce ( CAW ). Most respondents to the ESA survey were employed in research or research and teaching activities at doctorate‐granting institutions, whereas in the CAW sample, most were engaged in teaching at associate's and master's degree‐granting institutions. The ESA sample was almost evenly divided between women and men; women outnumbered men in the younger age classes, whereas men outnumbered women in the older age classes. The respondents to the CAW survey were older than the ESA respondents, with more men in computer sciences, engineering, and physical sciences, more women in the biological and health sciences, and a balanced gender ratio in mathematics. The ESA survey asked respondents to rank possible activities that ESA could undertake to support contingent faculty. The highest ranked activities included reduced fees for membership, page charges, and meeting registrations, followed closely by small grants for travel and research. The lowest ranked was the formation of an ESA section for contingent faculty. The causes and implications of contingency are analyzed in light of other recent surveys. Academic institutions and professional societies such as the ESA can reduce the loss of qualified individuals from the scientific community by recognizing and legitimizing contingency as an academic career stage and by offering professional development to support the careers of contingent faculty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».