Doctor Who? A Demographic Profile of Doctoral Recipients in Music From 1984 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the demographic profile of doctoral music recipients by discipline from 1984 to 2022. Using sociological institutionalist and feminist institutionalist frameworks, I analyzed institution-level panel data from the Integrated Postsecondary Education Data System ( N = 3,461) to examine the demographic characteristics of doctoral recipients in music education, music history/musicology, music theory/composition, and music performance. The number of doctoral completers in education, history/musicology, and theory/composition remained relatively stable over 4 decades. The number of doctoral completers in performance increased nearly fourfold, from 342 in 1984 to 1,253 in 2022. Compared to doctoral recipients across all academic disciplines, more music doctoral completers tended to be White. Music education and history/musicology recipients mirrored broader trends toward higher proportions of female doctoral recipients, but performance and theory/composition remained disproportionately male. Additionally, no music doctorates were ever awarded at Historically Black Colleges and Universities (HBCUs) despite the proportion of doctoral recipients at HBCUs in other disciplines increasing over the observed period. Results are discussed in the context of the formal and informal institutions that contribute to the homogenization of various music student and teacher populations across race/ethnicity and gender.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».