Analyse de l'environnement pour le programme de bourses de doctorat du CRSH
Notice bibliographique
Résumé
Le but de ce rapport préparé pour le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH) est de fournir une vue d'ensemble des études de doctorat en sciences humaines. Ce rapport servira de point d'appui à l'évaluation prochaine du Programme de bourses de doctorat du CRSH. Un certain nombre de questions et de tendances ont été identifiées par les intervenants durant la phase de conception de l'étude et ont été examinées dans le but de déterminer leur effet sur le financement d'étudiants de doctorat en sciences humaines. Les méthodes de collecte de données et d'analyse comprennent un examen de la documentation, l'analyse statistique des données de séries chronologiques, des études de cas et des entrevues menées auprès de plus de 50 répondants clés. Quoique des tendances démographiques importantes ne soient pas apparues au cours des dix dernières années au sein de la population des étudiants de doctorat en sciences humaines, il s'est produit deux développements notables par rapport à l'âge et au sexe. Contrairement à la perception générale, l'âge moyen des étudiants de doctorat en sciences humaines n'a pas augmenté. Cependant, la proportion d'étudiants de plus de 50 ans a augmenté. Quoique dans l'ensemble les hommes restent majoritaires dans les programmes de doctorat, les femmes forment maintenant la majorité dans les disciplines des sciences humaines. De plus, un examen des données sur les modes d'étude des étudiants (c. à-d. leur statut à temps partiel ou à temps plein) a révélé la diminution des inscriptions à temps partiel. Au cours des dernières années, le discours des étudiants de doctorat s'est intensifié au sujet de la durée de plus en plus longue des études nécessaires pour obtenir un diplôme, malgré le fait qu'il y ait peu de données disponibles dans le domaine public pour justifier cette affirmation. Cela dit, les données montrent que les étudiants en sciences humaines prennent environ un an de plus pour terminer leurs programmes d'études que les étudiants en sciences naturelles et en génie. Les données montrent également que les étudiants en sciences humaines sont plus portés à abandonner leurs études que les étudiants en sciences naturelles et en génie. Un certain nombre de facteurs contribuant à ce phénomène ont été identifiés, parmi lesquels figure le fait que les étudiants en sciences humaines profitent moins d'aides financières adéquates et ont plus tendance à être isolés du point de vue intellectuel.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».