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Enregistrement W4414261491 · doi:10.4324/9781032712185-34

Academic Job Placement in Post-Communist Studies

2025· book-chapter· en· W4414261491 sur OpenAlexaboutno aff
Ivan Katchanovski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOddsExtant taxonProxy (statistics)UkrainianPosition (finance)Western europe

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter analyses factors that determine the academic placement of PhD graduates of US, British, and Canadian universities from East Central Europe and post-Soviet countries with specialisation in post-communist studies. The analysis shows that merit-related factors, such as the number of published refereed articles, significantly increase the odds of placement in a permanent faculty position in Western universities. However, male Belarusian, Russian, and Ukrainian doctoral graduates are significantly less likely than those from the other countries studied to secure such faculty positions in Western universities. The findings are strongly suggestive of discrimination against, and the deliberate exclusion of, male job candidates from these countries, which can be interpreted as part of the wider manufacture of consent in the Western countries supporting the proxy war in Ukraine. The strongest indicator of this is the extant lack of male Ukrainian political scientists in tenured positions in Western universities, that is, during the Russia–Ukraine war when detailed knowledge about Ukraine presumably is at a premium. Such discrimination is also inconsistent with declarations regarding the importance of ‘Ukrainian voices’ and the ‘decolonisation’ of post-communist studies in the West. The study raises questions about bias and the politisation of the study of East Central Europe and post-Soviet countries in Western academia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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