The impact of the COVID-19 pandemic on perceived publication pressure among academic researchers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The phenomenon of “publish-or-perish” in academia, spurred on by limited funding and academic positions, has led to increased competition and pressure on academics to publish. Publication pressure has been linked with multiple negative outcomes, including increased academic misconduct and researcher burnout. COVID-19 has disrupted research worldwide, leading to lost research time and increased anxiety amongst researchers. The objective of this study was to examine how COVID-19 has impacted perceived publication pressure amongst academic researchers in Canada. We used the revised Publication Pressure Questionnaire, in addition to Likert-type questions to discern respondents’ beliefs and concerns about the impact of COVID-19 on academic publishing. We found that publication pressure increased across academic researchers in Canada following the pandemic, with respondents reporting increased stress, increased pessimism, and decreased access to support related to publishing. Doctoral students reported the highest levels of stress and pessimism, while principal investigators had the most access to publication support. There were no significant differences in publication pressure reported between different research disciplines. Women and non-binary or genderfluid respondents reported higher stress and pessimism than men. We also identified differences in perceived publication pressure based on respondents’ publication frequency and other demographic factors, including disability and citizenship status. Overall, we document a snapshot of perceived publication pressure in Canada across researchers of different academic career stages and disciplines. This information can be used to guide the creation of researcher supports, as well as identify groups of researchers who may benefit from targeted resources.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| 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 ».