Insights into the impact of the pandemic on early career researchers: the case of remote teaching
Notice bibliographique
Résumé
The study presents comparative qualitative findings from a longitudinal exploration of the impact of the pandemic on early career researchers (ECRs) from the sciences and social sciences. Using qualitative methodologies, it focuses on the increasing demands of remote teaching made on ECRs and the potentially negative effects these had on their research. The study also sheds light on ECRs’ country-specific teaching commitments and the extent to which these play a role in their assessment. Data comes from the first of three rounds of in-depth interviews, conducted with 177 ECRs from China, France, Malaysia, Poland, Russia, Spain, UK and US. The main findings, which are set against the published literature, were: a) over half ECRs teach and most of them are assessed on their teaching; b) there are significant differences between countries, with, for instance, French researchers hardly teaching and nearly all Polish researchers doing so; c) around a quarter of ECRs felt research was hindered during the pandemic because online teaching was increasingly demanding of their time; d) a preliminary analysis of ECRs’ gender-specific attitude to teaching in the pandemic-incurred new realities indicates that women experience more difficulties.
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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 | 0,022 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».