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Enregistrement W4367322222 · doi:10.3138/jsp-2022-0040

Early-Career Researchers in China during the Pandemic: Qualitative Evidence from a Longitudinal Study

2023· article· en· W4367322222 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Xu, Chen He, David Nicholas, Na Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaWorryPandemicLongitudinal studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ProductivityQualitative researchPsychologyPolitical sciencePublic relationsSociologyEconomic growthSocial scienceAnxietyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outbreak of COVID-19 has changed the world in many aspects, and global scientific research has also been challenged. Early-career researchers (ECRs) who just start academic careers are prominently affected by the pandemic. To explore how Chinese ECRs have been affected, longitudinal qualitative interviews were conducted with twenty-four Chinese ECRs from different disciplines and universities in 2020 and 2021. As the results show, Chinese ECRs worry that their future prospects are limited by increased workloads and reduced productivity. However, the new wave of change did not occur for them, and their work resumed its routine and was relatively stable. Over two years, Chinese ECRs got used to working from home and giving online courses, but they were increasingly confused about when the pandemic will end. What bothers ECRs most is the inefficiency of communication and collaboration due to the travel bans, although they became familiar with the online way.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0190,037
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,395
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,056 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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