Les acquis de la formation doctorale: perceptions des compétences développées
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs travaux soulignent des difficultés particulières auxquelles certains titulaires d’un doctorat sont confrontés sur le marché du travail en dehors du milieu universitaire. Une des principales raisons de ces difficultés serait la méconnaissance ou l’inadéquation des acquis de la formation doctorale en ce qui concerne les compétences recherchées par les organisations. Or, en dehors de données statistiques, peu de travaux nous renseignent sur les perceptions que les différents acteurs ont de ces compétences. Cet article apporte une contribution dans ce sens. Il est basé sur les résultats d’une recherche mixte à devis séquentiel. La première étape a consisté en une étude qualitative par entretiens semi-directifs réalisés auprès de 85diplômés du doctorat en emploi et 21 responsables d’organisations. Les résultats de cette étude, dont les données ont été traitées par la méthode Alceste, ont servi à la conception d’une échelle de 45 items sur les compétences des titulaires d’un doctorat. Cette échelle a été mesurée lors de deux enquêtes par questionnaire auxquelles ont répondu 2139 diplômés du doctorat en emploi et 215 responsables d’organisations. Des analyses descriptives de comparaison de moyennes standardisées (d de Cohen) mettent en évidence des points de convergence qui montrent que la formation doctorale pourrait constituer un atout pour le développement des compétences du futur, notamment celles difficiles à automatiser : la gestion de la complexité, la créativité, l’esprit critique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".