Collaborative Research: New Insights into STEM Pathways: The Role of Peers, Networks, and Demand.
协作研究:STEM 途径的新见解:同行、网络和需求的作用。
基本信息
- 批准号:1760544
- 负责人:
- 金额:$ 74.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-05-01 至 2022-04-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The project is a collaborative effort involving researchers from New York University, Ohio State University, and University of Michigan Ann Arbor who are extending work on a previous project that links multiple data sets to conduct longitudinal analyses of STEM student outcomes. The current project leverages the research infrastructure that was supported by prior awards to examine how peer effects, network connections, and employer demand shape career outcomes for doctoral students. It integrates comprehensive administrative data for 113,000 doctoral students, UMETRICS research data, Proquest data on dissertations with information on fields of study and research, and restricted Census Bureau data on earnings and employment outcomes. Dara integration will occur under the umbrella of the Institute for Research on Innovation and Science (IRIS). The project will contribute new knowledge by articulating and testing key aspects of a novel conceptual model of STEM career choices. This theoretical and empirical work will establish basic facts about how demand and training conditions shape early STEM career choices that can be determine only through the integration of separate datasets. The project is supported by the Education and Human Resources Core Research Program, which funds fundamental research in STEM learning and learning environments, broadening participation in STEM, and STEM workforce development.The research design integrates three approaches - peer-based, network-based, and demand. In their peer-based approach, the researchers propose to take the composition of peers in entering graduate cohorts to be quasi-random and estimate how the composition of peers interacts with their own characteristics. A second set of analyses involves identifying labs from the data and estimating how the composition of the persons in a lab relate to outcomes. The network-based approach will be used to examine how individual differences in social capital shape doctoral student outcomes. The demand will answer the analytical question of the effect of actual and perceived labor market demand on the choice of careers. The analysis will begin with a description of the early career outcomes of students from undergraduate dropouts to college graduates, from master's students to Ph.D. dropouts to doctoral recipients. In addition to enhancing the infrastructure to conduct robust workforce development research, the project will provide a more comprehensive analysis of the role and impact of peer networks on STEM workforce developmentThis award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该项目是来自纽约大学、俄亥俄州立大学和密歇根大学安娜堡分校的研究人员的合作成果,他们正在扩展之前项目的工作,该项目链接多个数据集以对 STEM 学生的成绩进行纵向分析。当前的项目利用先前奖项支持的研究基础设施来研究同伴效应、网络联系和雇主需求如何影响博士生的职业成果。它整合了 113,000 名博士生的综合管理数据、UMETRICS 研究数据、带有学习和研究领域信息的论文 Proquest 数据,以及有关收入和就业结果的人口普查局有限数据。 Dara 整合将在创新与科学研究所 (IRIS) 的领导下进行。该项目将通过阐述和测试 STEM 职业选择的新颖概念模型的关键方面来贡献新知识。这项理论和实证工作将建立有关需求和培训条件如何影响早期 STEM 职业选择的基本事实,而这些选择只能通过整合单独的数据集来确定。该项目得到了教育和人力资源核心研究计划的支持,该计划资助 STEM 学习和学习环境、扩大 STEM 参与以及 STEM 劳动力发展方面的基础研究。研究设计整合了三种方法——基于同伴、基于网络、和需求。在基于同伴的方法中,研究人员建议将进入研究生群体的同伴组成视为准随机,并估计同伴的组成如何与他们自己的特征相互作用。第二组分析涉及从数据中识别实验室并估计实验室人员的组成与结果的关系。基于网络的方法将用于研究社会资本的个体差异如何影响博士生的成绩。该需求将回答实际和感知的劳动力市场需求对职业选择影响的分析问题。分析首先将描述学生的早期职业成果,从本科生到大学毕业生,从硕士生到博士生。博士生中途辍学。 除了加强基础设施以开展强有力的劳动力发展研究外,该项目还将更全面地分析同行网络对 STEM 劳动力发展的作用和影响。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的评估进行评估,被认为值得支持。智力价值和更广泛的影响审查标准。
项目成果
期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Proximity and economic activity: An analysis of vendor-university transactions: GOLDSCHLAG et al.
邻近度和经济活动:供应商与大学交易的分析:GOLDSCHLAG 等人。
- DOI:10.1111/jors.12397
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:3
- 作者:Goldschlag, Nathan;Lane, Julia;Weinberg, Bruce A.;Zolas, Nikolas
- 通讯作者:Zolas, Nikolas
Occupational classifications: A machine learning approach
职业分类:机器学习方法
- DOI:10.3233/jem-190463
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ikudo, Akina;Lane, Julia I.;Staudt, Joseph;Weinberg, Bruce A.
- 通讯作者:Weinberg, Bruce A.
Creative Careers: The Life Cycles of Nobel Laureates in Economics
创意职业:诺贝尔经济学奖获得者的生命周期
- DOI:10.1007/s10645-019-09339-9
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Weinberg, Bruce A.;Galenson, David W.
- 通讯作者:Galenson, David W.
Federal Funding of Doctoral Recipients: Results from new Linked Survey and Transaction Data
博士生的联邦资助:新的关联调查和交易数据的结果
- DOI:10.1016/j.respol.2019.03.001
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:7.2
- 作者:Wan-Ying Chang, Wei Cheng
- 通讯作者:Wan-Ying Chang, Wei Cheng
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