The Comings of the Foreign-born for PhD and Postdoctoral Study: A Sixteen Country Perspective
Notice bibliographique
Résumé
We analyze the decisions of foreign-born PhD and postdoctoral trainees in four fields of science to come to the United States vs. another country for study. Data are drawn from the GlobSci survey conducted in 2011 of research active scientists residing in sixteen countries. We find that in both cases the United States is the most common destination country. Individuals come to the U.S. to study because of the prestige of the program and/or career prospects. For recent trainees, the availability of financial assistance also plays an important role. When we expand the data to a longer time span, we find that the attractiveness of the U.S. compared to other countries for the PhD declines for those who received their degree after 2000; for postdoctoral training it has declined since 1990. Factors that discourage the foreign born from getting a PhD in the U.S. vs. another country are the perceived U.S. life style and the availability of fewer exchange programs, compared to those in other countries, especially in the EU. The relative attractiveness of fringe benefits discourages the foreign born from taking a postdoc position in the U.S. The countries that have been nibbling at the U.S. share include Australia, Germany, Great Britain, Japan and Switzerland. France has gained appeal in attracting postdocs, but not in attracting PhD students. Canada has made gains in neither.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».