Drivers and interpretations of doctoral education today: national comparisons
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, doctoral education has undergone a sea change with several global trends increasingly apparent. Drivers of change include massification and professionalization of doctoral education and the introduction of quality assurance systems. The impact of these drivers, and the forms that they take, however, are dependent on doctoral education within a given national context. This paper is frontline in that it contributes to the literature on doctoral education by examining the ways in which these global trends and drivers are being taken up in policies and practices by various countries. We do so by comparing recent changes in each of the following countries: Canada, Colombia, Denmark, Finland, the UK, and the USA. Each country case is based on national education policies, policy reports on doctoral education (e.g., OECD and EU policy texts), and related materials. We use the same global drivers to examine educational policies of each country. However, depending each national context, these drivers are framed in considerably different ways. This raises questions about (1) their comparability at a global level and (2) the universality of the PhD. Also we find that this global-local nexus reveals unresolved tensions within the national doctoral educational frameworks.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».