The age structure of the scientific and pedagogical staff: data from the regions of Russia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of our study was to evaluate the indicators characterizing the age structure of the scientific and pedagogical staff of universities and other higher educational institutions in the regions of Russia. In the course of the work, the indicators characterizing the specific weights of teachers belonging to five age groups from 25 to 34 years, from 35 to 44 years, from 45 to 54 years, from 55 to 64 years and over 65 years in the total number of teachers working in higher education institutes were evaluated. The study used official statistical information for 82 regions of Russia. We used the density functions of the normal distribution as models. The results of the research allowed us to draw conclusions: the largest number (more than a quarter) of teachers was observed in the group from 35 to 44 years; 24% of teachers were aged from 45 to 54 years; 20% of teachers were slightly older. The least number of teachers was observed in the age groups over 65 years and from 25 to 34 years. The proposed methodological approach and the results obtained have originality and scientific novelty, since the assessment of regional features of the age structure of scientific and pedagogical personnel in the regions of Russia has not been carried out before.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».