The Educational Backgrounds of Leading Scientists and Scholars
Notice bibliographique
Résumé
of Key Findings Four in ten (42%) of the UK's most prestigious scientists and scholars were educated at independent schools. 40 schools, mostly independent, produced a quarter of today's Fellows of the Royal Society and British Academy. Over half (56%) of the Fellows of the Royal Society and British Academy studied at Oxford or Cambridge. Over two thirds (68%) of British Academy Fellows educated in the UK went to Oxford or Cambridge universities compared with just under half (47%) of the UK educated Fellows at the Royal Society. Cambridge University particularly dominates the Royal Society -accounting for 34% of Fellows, compared to Oxford's 13%. The school backgrounds of today's Fellows closely mirror the student intakes to Oxbridge and other elite universities in the 1960s when many entered higher education. Current independent school pupils are on average four times as likely to achieve an A* in academic GCSEs than their state school counterparts, and constitute up to a half of the highest achieving pupils in some core academic subjects at age 16. Students in independent schools account for fewer than 15% of A level entries, but twice the proportion of A grades.Independent school students account for one third or more of top grades in key subjects like Physics, Chemistry, Economics and History. Current trends in student intakes to leading research universities suggest that independent school pupils will continue to be over-represented among the next generation of leading scientists and other scholars.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».