Are contemporary notions of academic career progression ‘fit-for-purpose’? Evidence for a new framing of (academic) careers
Notice bibliographique
Résumé
Of what value are institutionally rooted terms notions like ‘mid-career’ or ‘early career’ academic? I argue here we need a more expansive perspective on careers than the linear institutional process represented in such terms as they as do not represent the reality of contemporary academia. This argument is rooted in the evidence emerging from our close to 20 years of narrative methodology research which demonstrated that today’s (academic) career progression can better to understood as a rich contextually embedded set of experiences in which individuals self-author and self-define their careers across organisations, time and space. As already noted, terms like ‘mid-career’ draw on a no longer existing career pattern. Second, this traditional framing narrowly focuses on academic work alone, rather than situating work within the influence of individual biography: how work is embedded within life, with work-life decisions intertwined. Third, we need to place individual experience within the broader historical and contemporary socio-economic affordances and constraints that influence careers. Such influences – for instance these days, greater mobility and more accountability – are in constant flux. These results provide an alternate view that offers a firmer and more expansive foundation for today’s Master’s, PhDs and graduates to develop their career literacy.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».