Publishing quantitative careers research: challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article aims to provide prospective authors guidelines that will hopefully enable them to submit more competitive manuscripts to journals publishing careers research. Design/methodology/approach Based on their experience as an author, reviewer and editorial team member, the authors identify the main criteria that a quantitative study must meet to be considered for publication in international peer-reviewed journals covering career-related topics. They emphasize the importance of contributing to the careers literature and of designing the study in accordance with the research question. Findings Manuscripts are rejected because they are insufficiently innovative, and/or because sample, instruments and design are not appropriate to answer the research question at hand. Cross-sectional designs cannot be used to answer questions of mediation but should not be discarded automatically since they can be used to address other types of questions, including questions about nesting, clustering of individuals into subgroups, and to some extent, even causality. Originality/value The manuscript provides an insight into the decision-making process of reviewers and editorial board members and includes recommendations on the use of cross-sectional data.
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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 | 0,606 | 0,867 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,046 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».