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Abonnez-vous à DeepL Pro pour traduire des fichiers plus volumineux. Visitez pour en savoir plus. Politique de recherche 51 (2022) 104561 www.elsevier.com/locate/respol Qu'est-ce qui rend un doctorant productif ? Alberto Corsinia,* , Michele Pezzonia,b,c,d , Fabiana Visentin e a Universit'e Cˆote d'Azur, CNRS, GREDEG, France b Observatoire des Sciences et Techniques, HCERES, France c OFCE, SciencesPo, France d ICRIOS, Université Bocconi, Italie e UNU-MERIT, Université de Maastricht, Maastricht, Pays-Bas A R T I C L E I N F O Classification JEL : J24 O30 Mots-clés : Étudiants en doctorat Déterminants de la productivité Environnement social Superviseur Pairs A B S T R A C T Cet article étudie comment l'environnement social auquel un étudiant en doctorat est exposé pendant sa formation est lié à sa productivité scientifique. Nous étudions comment les caractéristiques du superviseur et des pairs sont associées à la quantité et à la qualité des publications de l'étudiant, ainsi qu'à la taille du réseau de coauteurs. Unique dans notre étude, nous couvrons l'ensemble de la population des étudiants en doctorat d'un pays européen pour tous les domaines STEM en analysant 77 143 étudiants qui ont obtenu leur diplôme en France entre 2000 et 2014. Nous constatons que le fait d'avoir un superviseur féminin productif, en milieu de carrière, peu expérimenté et bénéficiant d'une bourse nationale est positivement associé à la productivité de l'étudiant. De plus, nous constatons que le fait d'avoir peu de pairs productifs en première année et au moins une femme parmi ses pairs est associé positivement à la productivité de l'étudiant. Il est intéressant de noter que nos résultats sont hétérogènes lorsqu'on ventile la population étudiante par domaine de recherche. "Ma superviseure a tout ce que je recherchais chez un mentor. Elle est jeune et ambitieuse, et elle surmonte toute inexpérience par sa soif de partager ses connaissances. Le fait de me choisir comme premier doctorant tout en créant son propre groupe de recherche, m'a rempli d'un sentiment de re- sponsabilité tout en me donnant la liberté de créer quelque chose que je considère comme mien."1 (Témoignage d'un doctorant de deuxième année en médecine humaine) "Le groupe du professeur A a développé de nombreuses frontières de recherche multidisciplinaires. Grâce à ses relations, j'ai l'occasion de travailler avec d'excellents collègues de la faculté de médecine. Les expériences de recherche collaborative que j'ai vécues au cours de mon doctorat m'ont permis d'élargir mon champ d'expertise. Tous les membres du groupe du laboratoire du professeur A sont très productifs et l'atmosphère du groupe est très agréable. La taille du groupe est juste ce qu'il faut, et le groupe est très dynamique et collaboratif."2 (Témoignage d'un étudiant diplômé en génie électrique) 1. Introduction Au cours des 20 dernières années, les pays de l'OCDE ont presque doublé le nombre d'étudiants diplômés, passant de 154 000 en 2000 à 276 800 en 2017 (OCDE, 2013, 2019), alors que le nombre d'emplois hautement qualifiés n'a pas augmenté au même rythme (Cyranoski et al., 2011 ; Sauermann et Roach, 2012). Cette tendance a déterminé une concurrence féroce pour les postes disponibles après le doctorat (Freeman et al., 2001). Un article récent paru dans Nature career news et portant sur 317 chercheurs en début de carrière à la recherche de postes universitaires a averti les étudiants qui souhaitent entreprendre une carrière universitaire qu'il faut au moins 15 candidatures pour recevoir une seule offre d'emploi (Fernandes et al., 2020 ; Notman et Woolston, 2020). L'hyperconcurrence sur le marché de l'emploi oblige les doctorants à se concentrer sur les résultats à forte valeur pour les recruteurs, qui sélectionnent les candidats présentant un solide profil de publication et un riche réseau scientifique (Alberts et al., 2014). Malgré l'appel de la communauté scientifique à donner moins de poids aux métriques de publication dans les décisions de sélection (Benedictus et al., 2016), la pratique du comptage des publications et des citations persiste, et la norme pour les doctorants est de publier leurs chapitres de thèse avant même d'être diplômés (Black et Stephan, 2010 ; Brischoux et Angelier, * Auteur correspondant. Adresse électronique : alberto.corsini@univ-cotedazur.fr (A. Corsini). 1 https://www.findaphd.com/advice/blog/4554/the-best-thing-about-my-phd-supervisor-students-share-their-stories. Listes des contenus disponibles à ScienceDirect Politique de recherche Page d'accueil du journal : 2 https://www.ese.wustl.edu/~nehorai/students/testimonials.html. https://doi.org/10.1016/j.respol.2022.104561 Reçu le 1er juillet 2021 ; Reçu sous forme révisée le 21 mars 2022 ; Accepté le 21 mai 2022. Disponible en ligne le 7 juin 2022 0048-7333/© 2022 Elsevier B.V. Tous droits réservés. A. Corsini Politique de recherche 51 2 2015 ; Horta et Santos, 2016 ; Sauermann et Haeussler, 2017 ; van Dijk et al., 2014). Outre le palmarès des publications, les recruteurs accordent également de l'importance au réseau scientifique du candidat (Heffernan, 2021), qui témoigne de sa capacité à établir des collaborations de recherche à une époque où la production de connaissances est de plus en plus le résultat d'un travail d'équipe (Katz et Martin, 1997 ; Wuchty et al., 2007). C'est pourquoi les étudiants, les directeurs de programmes de doctorat et les décideurs politiques qui souhaitent former des étudiants très compétitifs sur le marché du travail demandent instamment de comprendre quelles sont les conditions de travail associées aux scores élevés de publication et aux grands réseaux scientifiques des étudiants. En d'autres termes, ils demandent instamment de répondre à la question suivante : qu'est-ce qui rend un doctorant productif ? Dans cet article, nous abordons cette question en analysant le rôle qu'un large éventail de caractéristiques de l'environnement social auquel un étudiant en doctorat est exposé a sur la productivité scientifique de l'étudiant pendant la période de doctorat. Ce faisant, nous apportons trois contributions à la littérature existante. Premièrement, les études existantes présentent des preuves empiriques éparses sur la façon dont des facteurs tels que la qualité de l'université, le sexe du superviseur, le réseau scientifique du superviseur, la nationalité de l'étudiant, la spécialisation du groupe d'étudiants et le financement sont liés à la productivité des étudiants (Baruffaldi et al., 2016 ; Conti et al., 2014 ; Gaul'e et Piacentini, 2013, 2018 ; Horta et al., 2018 ; Pez- zoni et al., 2016 ; Rossello et al., 2020 ; Waldinger, 2010). Notre article englobe dans une analyse unique un ensemble complet de caractéristiques biographiques et académiques pertinentes du superviseur et des pairs, les deux acteurs les plus importants avec lesquels l'étudiant établit des relations pendant la période de formation (Carayol et Matt, 2004 ; Shibayama et al., 2015 ; Stephan et al., 2007 ; Stephan et Levin, 1997). Deuxièmement, bien que la relation étudiant-superviseur ait déjà fait l'objet d'une attention (Paglis et al., 2006 ; Platow, 2012 ; Sinclair et al., 2014), certaines caractéristiques pertinentes du superviseur ont été négligées par la littérature empirique passée, comme l'expérience de mentorat et la capacité de collecte de fonds des superviseurs. En outre, la littérature empirique a souvent négligé l'influence des caractéristiques des pairs pendant la période de formation de l'étudiant (avec quelques exceptions notables comme Brostro¨m, 2019). Néanmoins, les étudiants passent la plupart de leur temps dans les laboratoires, interagissant fréquemment avec leurs pairs, ce qui rend la dynamique de groupe fondamentale pour le processus d'apprentissage de l'étudiant (Shibayama et Kobayashi, 2017). Notre article contribue à faire avancer les connaissances sur la façon dont les caractéristiques négligées du superviseur et les caractéristiques des pairs sont associées à la productivité de l'étudiant. Troisièmement, les études existantes sur la productivité des étudiants reposent sur des échantillons sélectionnés d'étudiants affiliés à des universités de premier plan (Pezzoni et al., 2016), travaillant dans des disciplines spécifiques (Delamont et Atkinson, 2001 ; Gaule' et Piacentini, 2018) ou obtenant leur diplôme au cours d'années spécifiques (Brostro¨m, 2019 ; Shibayama et Kobayashi, 2017). L'utilisation d'échantillons sélectionnés est parfois hautement souhaitable permettant des stratégies d'identification solides (Waldinger, 2010). Cependant, cela se fait au prix d'une validité externe limitée des résultats des analyses en raison de la nécessité de tirer des conclusions pour des disciplines, des universités ou des périodes historiques spécifiques. Notre analyse surmonte cette limitation en couvrant toutes les universités françaises dans tous les domaines STEM sur une longue période de temps, y compris 15 cohortes d'étudiants. L'étude la plus similaire à la nôtre est un article de Brostro¨m (2019). Brosto¨m étudie comment les conditions du département sont liées à la réussite des étudiants de doctorat en début de carrière. Il emploie des données sur des étudiants suédois et constate qu'ils obtiennent de meilleurs résultats au début de leur carrière lorsqu'ils sont formés en petites équipes et supervisés par un professeur ayant un nous nous attendons à ce que les caractéristiPqoulietisqudeudesurepceherrvcihsee5u1r(2e0t 2d2e) s pairs NA. ne souffre pas des problèmes de représentativité des données d'enquête, et la longue période observée nous permet de relations (Lovitts, 2001 ; Tompkins et al., 2016). Par conséquent, 3 solide profil aca- demique. Une différence essentielle avec notre travail est que Brosto¨m examine un échantillon sélectionné d'étudiants interrogés qui ont obtenu leur diplôme dans une cohorte et travaillent en groupe, alors que nous utilisons des données sur la population entière d'un pays, y compris 15 cohortes d'étudiants diplômés. Le fait de disposer de l'ensemble uploads/Science et Technologie/ 01-fr.pdf