Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to analyse the gendered motivations of students to undertake doctoral research in a low-income country (LIC), Mozambique. Most research on PhD student motivation is done in high-income countries where the drivers for doing a PhD are quite different from those of people living in LICs. Drawing on original empirical research in the form of semi-structured interviews with PhD students from Mozambique, and utilizing the concepts of 'altruistic' and 'self-concerned' motivations, this article argues that context is a powerful determinant of motivation. The findings of the research highlight the need for scholarships as a major driver for undertaking a PhD in an LIC. Further, PhD students' motivations, unlike those in high-income countries where the self is at the heart of decisions to do a PhD, include altruistic motives such as the desire to serve one's country, institution, community, and people as well as having a voice in the public sphere. These altruistic motivations are more important than the more self-referential factors such as 'intrinsic interest in the subject' and 'self-fulfillment' that dominate the literature from high-income countries. This implies that donor countries, the common suppliers of scholarships for PhD students in LICs, need to ensure that scholarships are adequate to enabling PhD students from LICs to complete their degrees both in terms of duration of scholarship and in terms of amount. Without this completion rates are likely to be slow and low. The article calls for more research on this issue in LICs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».