Impacto del doctorado: formación y realidad laboral de los egresados
Bibliographic record
Abstract
Un elemento decisivo para mantener el desarrollo científico de un país es la formación doctoral por lo cual se hace vital contar con programas de calidad que permitan la adquisición de las competencias necesarias para una adecuada inserción en el mercado laboral que cada vez es más amplio para este nivel formativo. El presente trabajo tiene la finalidad de indagar sobre la calidad de la formación adquirida por los estudiantes del programa de doctorado de la Universidad de Barcelona (UB), así como los efectos que tiene el título en su integración al mercado de trabajo. Se ha llevado a cabo una metodología cuantitativa, a partir de una encuesta por cuestionario a 421 estudiantes de doctorado de la UB egresados entre los años 2012-2016. Los resultados señalan la existencia de un perfil heterogéneo, con diferencias en la formación competencial adquirida y la satisfacción según el área de conocimiento, sexo y edad y con un impacto diferencial en el mercado de trabajo por áreas de conocimiento. Atendiendo a la diversidad de perfiles y las maneras de estar y realizar la tesis doctoral, es importante trabajar planes formativos y de seguimiento ajustados a la realidad del colectivo. Trabajar en este modelo va a suponer atender cuestiones de orientación, tutoría e implicación de los agentes que intervienen en el periodo de formación.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".