Researcher Identity in Transition: Signals to Identify and Manage Spheres of Activity in a Risk-Career
Notice bibliographique
Résumé
Within the current higher education context, early career researchers (ECRs) face a ‘risk-career’ in which predictable, stable academic careers have become increasingly rare. Traditional milestones to signal progress toward a sustainable research career are disappearing or subject to reinterpretation, and ECRs need to attend to new or reimagined signals in their efforts to develop a researcher identity in this current context. In this article, we present a comprehensive framework for researcher identity in relation\nto the ways ECRs recognise and respond to divergent signals across spheres of activity. We illustrate this framework through eight identity stories drawn from our earlier research projects. Each identity story highlights the congruence (or lack of congruence)\nbetween signals across spheres of activity and emphasises the different ways ECRs respond to these signals. The proposed comprehensive framework allows for the analysis of researcher identity development through the complex and intertwined activities in which ECRs are involved. We advance this approach as a foundation for a sustained research agenda to understand how ECRs identify and respond to relevant signals, and, consequently, to unravel the complex interplay between signals and spheres of activity evident in struggles to become researchers in a risk-career environment. \nKeywords: researcher identity; identity development; signals; spheres of activity; risk-career
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».