Theoretical foundation and empirical assessment of representation and meritocracy in academia
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying meritocracy directly is unfeasible because it requires large research efforts (such as surveys and controlled hiring experiments) that do not benefit the existing power structure. We circumvent this conundrum by proposing the use of openly accessible surname-publication data to quantify intergenerational representation in academia, which captures the socioeconomic aspect of diversity relative to the general population. We then use individual-based models of the intergenerational cycle of academic selection and reproduction to show that representation and merit in academia are entangled. We distinguish merit, or an academic candidate’s potential to produce given opportunities, from produced capital, including accomplishments before graduate school that only imperfectly predicts merit in a complex and changing world. Data from Harvard and US income groups and multiple independent model predictions all suggest that US academics are twice as likely as others to historically be academics by surname and underperform compared to a more representative academia, but individual-based affirmative action consistently raises academics’ mean merit. For academics aiming to tackle global crises, a lack of representation and merit may ultimately prevent actions necessary to avert disasters. This study reveals the magnitude of inequality, supports an individual justice foundation of affirmative action, and calls for recruitment evaluation that values merit over capital.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».