Who Will Teach the Next Generation of Landscape Architects? Ten-Year Review of Academic Position Descriptions in Landscape Architecture in North America
Notice bibliographique
Résumé
Who will teach the next generation of landscape architects? It is not very often that we raise this question and study academic position openings in landscape architecture programs as an empirical inquiry for understanding the current state and future direction of landscape architecture. It is critical, however, to question the qualities sought by academia by academics to offer in-sight into educational, scholarly, and professional trends. The number and content of academic position openings recorded in landscape architecture programs offered an opportunity to conduct a content analysis that is essentially a snapshot of the state of landscape architecture. This research reviews landscape architecture academic position opening descriptions over a 10-year period from 2007 to 2016. It specifically focuses on data classification, content analysis, and synthesis of 314 tenured or tenure-track position descriptions in the United States and Canada. The article reports on the findings on topics such as the robust demands in academic or professional credentials preferred, specialized teaching and research subject areas desired, and the preparation needed to become an academic in landscape architecture. The results reveal increasing expectations in education, research, and professional qualifications and experience, adding to the complexity of being considered for a permanent academic position in landscape architecture. In short, research highlights the complex set of needs for a well-rounded candidate who can equally respond to scholarly aspirations and professional needs in landscape architecture to educate future educators, researchers, scholars, and practitioners.
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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 | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».