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Enregistrement W7057466698

From it’s “It’s Hell Out There” to being one of the “Lucky Ones”: The Trends and Tales of the Canadian Psychology Academic Job Market from 2012-2022

2025· preprint· en· W7057466698 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePsyArXiv (OSF Preprints) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingJob marketThematic analysisPerceptionPosition (finance)Sample (material)Industrial and organizational psychologyPersonnel selection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a perception among those on the Canadian Psychology academic job market, that hiring expectations (e.g., number of publications, grants, accomplishments) have increased dramatically over the past decade. However, no data on hiring expectations across all areas of Psychology is available to inform career planning decisions. The purpose of this study was to understand the current psychology academic hiring experience through a mixed-methods approach. Focusing on faculty members hired from 2012-2022/3, data was collected via 1) an online search of Canadian Psychology departments (Study 1: N = 439) and 2) an online survey (Study 2: N = 76). Study 1. On average, excluding those hired into teaching positions, candidates were on the job market for M=4.05 years and had M=20.25 publications upon hire. These numbers varied depending on the year, gender, and area of research. There was a 24% increase in the number of publications between those hired in 2012-2016 versus 2017-2022. Universities with medical schools were more likely to hire candidates trained in the US compared to comprehensive or undergraduate universities. Study 2. In a smaller sample of self-reporting faculty members, research-stream professors took an average of 2.34 years to obtain their first position and reported an average of 15.12 (SD=15.13) total publications upon hire. Thematic analysis of open-ended responses identified the following themes: 1) frustration and hopelessness, 2) location and moving barriers, 3) feelings of “luck,” and 4) high standards in the field. Findings will inform current job market expectations and guide students toward successful career choices.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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