Как оценить долю постдоков в лаборатории, которые впоследствии становятся PI?

Есть ли хороший ресурс, чтобы выяснить послужной список академических успехов выпускников исследовательской лаборатории (например, сколько постдоков стали PI)?

Я аспирант в США, который закончит докторантуру следующей весной, и я только начал искать должность постдока. Я понял, что очень важно найти постдок-консультанта, у которого есть хороший послужной список выпускников, получающих работу в академических кругах, поскольку я хочу стать PI в будущем.

Похоже, что во многих известных лабораториях с большими статьями на самом деле слишком много постдоков и аспирантов, поэтому немногие из них делают успешную карьеру. Производительность на человека слишком сильно разбавлена ​​в этих лабораториях. Я также сомневаюсь, что публикации являются единственным фактором успеха в получении должности PI, насколько я слышал от людей вокруг меня. (Конечно, я знаю, что если у вас есть большая статья в большой лаборатории, это лучший способ получить должность.)

Я открыт для работы в любой стране, если условия труда хорошие. Моя область — биофизика с некоторым привкусом материаловедения.

Насколько мне известно, не существует централизованного ресурса, который ранжирует PI в соответствии с успехами постдока. Многие PI перечисляют выпускников лабораторий на своих сайтах и ​​то, чем они занимаются сейчас. Я подозреваю, что вам просто нужно будет просто пройти один за другим и определить, были ли постдоки данной лаборатории успешными, основываясь на поиске каждого из них.
Я проголосовал за этот вопрос ранее, так как я также с нетерпением жду ответа, т.е. хотел бы знать, есть ли такая база данных/поисковый сайт для других веток. Я имею в виду, что это возможно до некоторой степени в физике высоких энергий, используя SPIRES/INSPIRE, но, очевидно, это не распространяется на биофизику. Надеюсь, этот вопрос не останется без ответа. :)

Ответы (3)

Один из подходов состоит в том, чтобы просто спросить потенциальных руководителей постдока. Тем не менее, если бы я получил случайное электронное письмо от кого-то, спрашивающего, сколько моих постдоков получили академические должности, я бы, вероятно, проигнорировал его. Однако, если это электронное письмо пришло от кого-то, с кем я ранее говорил о том, чтобы сделать со мной почтовую документацию, я был бы рад рассказать им о моих прошлых почтовых документах и ​​о том, куда они отправлялись. Затем вам следует поговорить с бывшими сотрудниками лаборатории и посмотреть, совпадает ли мировоззрение PI с их взглядами. Хотя одна описательная статистика, такая как процент студентов, получивших академические должности, может показаться, что ее легче интерпретировать, она, вероятно, дает только часть истории.

Это не ответ на ваш вопрос, поэтому не стесняйтесь минусовать меня. Но я отвечу на вопрос, который вы должны были задать, а не на тот, который вы задали. Неявный вопрос здесь

Должен ли я использовать послужной список лаборатории по получению академических должностей для ее постдоков в качестве суррогата моих собственных шансов (если я возьму постдока в эту лабораторию)?

Другими словами, подразумевается, что если 50% постдоков из данной лаборатории получат должности преподавателей, и если вы пойдете в эту лабораторию, то у вас будет 50% шансов получить должность преподавателя. Я считаю, что это плохое статистическое рассуждение:

  1. Средние значения не очень полезны для предсказания результатов одной реализации.
  2. Некоторые постдоки могут не желать академической должности. Следовательно, их неспособность получить один не имеет никакого отношения к тому, что вы пытаетесь оценить, но это исказит используемую вами меру.
  3. Лабораториям, возможно, не хватило постдоков, чтобы предоставить статистически значимую выборку. На каждого ИП приходился первый постдок, получивший академическую должность. Если только она не была первым постдоком, который когда-либо был у PI, она вошла с шансами 0% по вашим меркам.

При принятии решения о том, куда идти, я думаю, что общение с PI, а также с нынешними и бывшими постдоками будет для вас гораздо полезнее, чем подсчет этой статистики.

Возможно, вам следует задать этот вопрос в новом посте, а затем ответить на него там. Я, например, не согласен с предположением, что ОП должен некритически использовать послужной список лаборатории в качестве суррогата своей собственной вероятности получения должности PI.
Я отвечаю на заявление ОП: «Я понял, что очень важно найти консультанта по постдоку, у которого есть хороший послужной список выпускников, получающих работу в академических кругах, поскольку я хочу стать PI в будущем».
Я не думаю, что это обязательно означает, что он использует только эту статистику или что он не понимает, что во многих случаях статистика не имеет смысла. Я думаю, что вопрос о том, как следует/не следует использовать такую ​​статистику, был бы хорошим вопросом и лучшим местом для этого ответа.
Что касается пункта 3: если бы этот постдок был первым постдоком PI, шансы были бы неопределенными.
@silvado Хорошее замечание! Я исправил свой ответ.

У меня есть предложение относительно оценки (фактический вопрос), не говоря уже о том, хорошая это идея или плохая, в духе того, что было сделано здесь .

Напишите код, который:

  1. Из некой бумажной базы данных, скажем, pubmed — достаются все бумаги, в которых ваш предполагаемый ИП является последним автором. Это довольно хорошая оценка всех работ из его лаборатории (у него могут быть совместные работы с другими PI, в которых он не последний, но давайте их проигнорируем).
  2. Получает всех первых-третьих авторов в качестве будущих аспирантов своей лаборатории. Мы не можем сказать (автоматически), были ли они постдоками, и давайте предположим, что статьи, в которых вы не были среди первых трех авторов, не имеют большого значения для ваших шансов стать PI. Вы также хотите ограничить эти статьи несколькими годами давности (чтобы мы могли предположить, что они закончили свое время в указанной лаборатории).
  3. Ищите статьи, последними авторами которых являются эти будущие аспиранты. Это говорит о том, что они стали ИП.

Теперь вы можете получить оценку количества PI из числа студентов, опубликовавших статьи для каждой лаборатории.

Есть API для публикации на многих языках программирования, и исследователи из первой ссылки, которую я разместил, имеют свой код в github.

Как оценить долю постдоков в лаборатории, которые впоследствии становятся PI?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v