The pandemic and changes in early career researchers’ career prospects, research and publishing practices
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As part of the Harbnger-2 project, this study aimed to discover the impact of the COVID-19 pandemic on junior researchers' work-life, career prospects, research and publishing practices and networking. METHODS: An online international survey of 800 early career researchers (ECRs) was conducted in 2022. A questionnaire was developed based on three rounds of interviews and distributed using multiple channels including publishers, social media, and direct email to ECRs. RESULTS: The impact of the pandemic on career prospects, morale, job security, productivity, ability to network and collaborate, and quality and speed of peer review has on the whole been more negative than positive. A quarter of ECRs shifted their research focus to pandemic-related topics and half of those who did, benefited largely due to increased productivity and impact. The majority worked remotely/from home and more than two-thirds of those who did so benefitted from it. While virtual or hybrid conferences have been embraced by the majority of ECRs, around a third still preferred face-to-face only conferences. The use of library online platforms, Sci-Hub, ResearchGate, Google Scholar and smartphone to search and access full-text papers increased. ECRs prioritised journals with fast submission procedures for the publishing of their papers and spent more time on increasing the visibility of their research. Fees were a problem for publishing open access. CONCLUSION: Although, generally, the pandemic negatively impacted many aspects of ECRs' work-life, certain research areas and individuals benefited from being more appreciated and valued, and, in some cases, resulted in increased resources, better productivity and greater impact. Changes, such as the use of digital technologies and remote working created new opportunities for some ECRs. While continuing work flexibility and hybrid conferences might benefit some ECRs, institutions should also take measures to help those ECRs whose career and productivity have been adversely impacted.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».