博士后对在学术界从事研究工作的建议

寻求研究型教师职位的博士后研究人员（“博士后”）在职业追求中面临着越来越多的挑战[1u5]。第一个也是最具活力的是大量博士后竞争有限数量的教师职位。在1970年代初期，NIH首席研究员（PI）的数量相当于生物医学博士后的数量，超过研究生研究人员的数量超过50%[6]。如今，生物医学博士后从7,000人增长到21,000多人，一些人认为博士后供过于求，过分强调学术方向，导致受训者对教职竞争激烈[7,8]。 这种过度饱和可能部分归因于研究生对学术界以外的职业选择准备不足[9u12]，使博士后职位成为许多博士持有者的默认职业步骤[13,14]。 其他人则认为，博士后过度饱和是一种误解，因为博士后职位不应仅被视为学术工作的准备，而应被视为众多领域技能发展的机会[10,15u20]。此外，在过去几十年中，终身教职的总数保持相对稳定，博士后任命和可用的终身教职之间的差距没有按比例调整[6,7,21]。目前，终身教职仅占博士后职业成果的约15%[22]。
在这些日益严峻的挑战中，第二位是许多博士后研究人员的财务安全感很差。以前的报告指出，许多博士后工资低，总体培训时间长[22,23]。 博士后职位本来是一个临时培训期，但时间一直在增加，而薪酬却没有大幅增加，最近的研究报告称，博士后完成了不止一个博士后[24,25]。 McConnell等[22]发现，博士后工资与生活成本的增长不相等。在他们的研究（2016年）时，博士后报告的薪水在39,000-55,000美元之间（中位数为43,750美元，平均为46,988美元）[22]。在培训阶段，生物医学博士培训时间过长，中位时间超过5年，因此在培训阶段付出了经济上的牺牲和不断增加的时间投入[26]。

在过去27年中，美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）将Ruth L. Kirschstein国家研究服务奖（National Research Service Award， NRSA）的博士后津贴平均提高了2012%-2018%[27]。这一调整与美国国立卫生研究院（NIH）的29年生物医学研究劳动力工作组报告和美国国家科学、工程和医学院的30年下一代生物医学和行为科学研究人员：突破报告的建议一致[25u<>].许多机构开始效仿，要么使用NRSA水平作为设定博士后工资的指南，要么根据《公平劳动标准法》设定最低工资[<>]。历史上较低的津贴和财务不安全感与对非学术职业的兴趣增加有关[<>]。
尽管意识到薪资支持和教师职位的可用性有限，但开始从事博士后职位的研究人员可能仍然会随着培训的进展而失去兴趣[31,32]。 一些证据表明，这是由于他们的职业偏好与学术生活方式的需求不相容[9,33]。不切实际的期望或对学术生活各个方面（如学术自由、行政义务、资金和时间投入）的缺乏了解可能会导致许多人过早地放弃这条轨道，尽管他们已经投入了大量时间[33]。关于女性和代表性不足的少数族裔（URM）博士后，在博士后培训的前两年，可以观察到最大的学术研究退出[25]。提高学术界生活的透明度，并传播更多关于获得学术研究职位的关键步骤的信息，应该会提高受训者的保留率，让那些选择致力于这一轨道的人有机会做出反映其个人和职业价值观的明智职业决策[34]。

博士后研究人员可以就研究生涯的好处和挑战提供独特的视角。他们正处于一个独特的培训期，这是他们未来职业生涯的分支，并亲身经历了许多这些好处和挑战。我们之前的工作确定了那些打算从事教学或非学术职业道路的人最有影响力的因素（这包括教学密集型教师职位、非学术研究职位，如工业、非研究但与科学相关的职位以及非科学相关职位）[25]。工作前景、经济保障、对家庭的责任以及PI的指导是那些选择学术界以外的职业的人被引用最多的原因[25]。从事学术研究事业的博士后发表了更多的出版物（9 vs. 7，第 0.001 页<第一作者出版物，更多的第一作者出版物（4 篇对 3 篇，第 0.001<0 页），并且第一作者发表率更高（56.0 vs. 42.0，第 001.40 页<然而，即使是最有生产力的博士后，也有很大一部分 （25%） 选择不从事学术生涯 [<>].因此，有必要更深入地了解博士后如何看待学术研究独立的道路。此外，还需要制定战略来克服沿途面临的挑战。
本研究汇集了 994 名博士后对从事学术生涯的指导和建议。我们的目标是：
1. 了解博士后研究实习生如何看待从事学术研究事业的好处和挑战;
2. 提供克服这些挑战的方法。
本研究中从博士后研究人员那里收集的建议将帮助未来的受训者做出更明智的职业决策。博士后不仅描述了他们面临的一些障碍，还提供了许多策略和建议，以帮助未来和当前的研究人员更好地控制他们的职业成果。这些主要叙述进一步阐明了研究人员在选择职业道路时遇到的许多挑战。因此，这种披露可以提高追求终身教职的好处和挑战的透明度，并鼓励整个科学劳动力更有效地从培训阶段过渡到职业。

U-MARC调查方法
2017 年 70 月，来自美国各地的生物和生物医学科学博士后学者（“博士后”）受邀完成了一项名为 U-MARC（了解学术研究职业的动机）的原创调查工具。这项包含 1 个项目的调查 （2） 衡量了对科学职业选择决定因素的看法，以及 （35） 使用两个原始量表衡量了围绕研究职业的结果期望和自我效能感。该研究的理论框架源自 （i） 社会认知职业理论，该理论指出自我效能、结果期望和个人目标会影响职业决策，以及 （ii） Vroom 的期望理论，该理论推断动机是个人想要多少奖励（效价）的结果，即特定努力将导致预期绩效的概率（期望）， 以及相信表演会带来奖励（工具性）[36,37]。 在U-MARC调查中，我们使用期望理论构建了结局期望工具，其中一些项目取自研究结果期望问题（ROEQ）[25]。有关U-MARC测量仪器开发的完整详细信息，请参阅我们以前的工作（Lambert等人）。[<>].

数据分析
在这项研究中，我们使用内容分析（检查文本中的模式，突出显示频率计数）和主题分析（解释数据中的主题）的特征，对 U-MARC 调查中开放式问题的 994 份调查回复进行了定性编码。问题指出：“你会给那些考虑从事学术研究事业的人什么建议？两名研究人员参与了编码过程，每个人都独立地推导出代码。在开放、轴向和选择性编码之后，对主要概念、类别和主题进行一般编码和讨论。咨询了第三位研究人员，以帮助确定跨领域主题和经常性模式，同时考虑到分析的连通性。我们重复这个循环，直到我们达到主题饱和，新的主题不再从数据中出现。NVivo 12 是一款定性转录软件，用于协助对数据进行编码。
在整个手稿中，我们包括与调查受访者的答案相对应的成绩单编号，以便读者可以区分任何给定引文的来源。响应和派生代码的完整列表包含在 S1 表中。

资料收集和抽样方法
所有工作均在威尔康奈尔医学院机构审查委员会 （IRB# 1612017849） 的批准下进行，所有受访者均自行选择并同意参与研究。使用一种有目的的抽样策略，即通过来自一流研究型大学和机构的博士后名单服务招募参与者，而不是滚雪球抽样，现有参与者将从他们的网络中招募其他潜在候选人。所有受访者均根据先前公布的纳入和排除标准自行选择参与调查[25]。样本代表了广泛的地理（80 多所大学）和子领域的多样性。机构数量和每个机构的受访者百分比公布在我们之前出版物的补充文件2中[25]。我们还根据Nature Index的排名，根据1年2017月31日至2017年1月1日期间高质量研究成果的统计，确定了来自美国排名靠前的生命科学研究机构的受访者百分比（图25-图补充25D）[100]。大多数受访者来自排名靠前的美国院校，但院校排名的差异并不能完全解释职业意向的差异[56]。还应该指出的是，美国排名前092的机构（n=88,63）的博士后任命者约占该国博士后总数的861%（n=38,1248）[994]。在完成 U-MARC 调查的参与者总样本中 （n = 6），只有被认定为博士后学者或研究助理的受访者被纳入该分析 （n = 21）。根据美国国家科学基金会的数据，样本博士后参与者库占调查进行当年（781 年）任命的生物医学和生物博士后总数（2017,70 人）的 <>%。REDCap 电子数据采集工具用于收集和管理 <> 项匿名 U-MARC 调查工具。REDCap（研究电子数据采集）是一个安全的、基于网络的应用程序，旨在支持研究的数据采集。

我们的研究有几个局限性。一是收集这些数据的自由文本方法阻止了与参与者的互动和意图的澄清。通过这种形式，受访者能够解决广泛的主题，这促进了他们回答的多样性，但限制了我们对主题选择讨论内容的控制。与博士后参与者的焦点小组可以更深入地探索博士后所感知的好处和挑战。由于受访者经历的主观性，这项工作的大部分内容也揭示了博士后学员的看法，而不是关于科学和职业发展过程的绝对真理或事实。另一个限制是该样本不是随机的，因此在这种情况下应考虑频率计数。鉴于响应数量众多，代码出现的频率有助于理解样本中的趋势和重点，但不能用于比较代码之间的显著性。此外，样本人群由来自美国一流大学和机构的博士后学者组成，因此他们的观点反映了在类似环境中接受培训的人的经验。然而，需要注意的是，美国排名前100的机构（n=56,092）的博士后任命者约占美国博士后总数的88%（n=63,861）[38]。因此，我们的样本代表了美国博士后人口的很大一部分。
总体而言，我们的研究表明，大多数博士后都了解在学术界追求终身教职的艰辛和风险。许多人认为这些挑战是可以克服的，学术研究生涯的回报是值得的。正如一位博士后所指出的，“成为一名成功的学术研究人员有点类似于从事音乐表演或职业体育事业。科学和研究一定是你真正的热情，你愿意为此付出极大的努力和牺牲。即使努力工作和牺牲，当然还有必要的天赋水平，你也可能无法进入大联盟。确保你愿意承担这个风险，无论发生什么，你都可以享受这段旅程。这些账户应该有利于有兴趣在学术界从事研究工作的学生和受训者，帮助他们对自己的职业道路做出更明智的决定，最终增强科学劳动力。