An updated and expanded characterization of the biological sciences academic job market
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the biological sciences, many areas of uncertainty exist regarding the factors that contribute to success within the faculty job market. Earlier work from our group reported that beyond certain thresholds, academic and career metrics like the number of publications, fellowships or career transition awards, and years of experience did not separate applicants who received job offers from those who did not. Questions still exist regarding how academic and professional achievements influence job offers and if candidate demographics differentially influence outcomes. Methods: To continue addressing these gaps, we initiated surveys collecting data from faculty applicants in the biological sciences field for three hiring cycles in North America (Fall 2019 to the end of May 2022), a total of 449 respondents were included in our analysis. Results and discussion: These responses highlight the interplay between various scholarly metrics, extensive demographic information, and hiring outcomes, and for the first time, allowed us to look at persons historically excluded due to ethnicity or race (PEER) status in the context of the faculty job market. Between 2019 and 2022, we found that the number of applications submitted, position seniority, and identifying as a women or transgender were positively correlated with a faculty job offer. Applicant age, residence, first generation status, and number of postdocs, however, were negatively correlated with receiving a faculty job offer. Our data are consistent with other surveys that also highlight the influence of achievements and other factors in hiring processes. Providing baseline comparative data for job seekers can support their informed decision-making in the market and is a first step toward demystifying the faculty job market.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle