基于CV分析方法对中国高层次科技人才的特征研究——以“百人计划”“、长江学者”和“杰出青年”为例

牛珩; 周建中

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基于科技人才政策研究中应用的工具和方法—即以科技人员的履历(Curriculum Vitae,简称CV)作为数据来源进行分析,对我国目前正在实施的三大高层次科技人才计划入选者的社会特征进行分析研究,包括性别比例,入选年龄,地理位置,职业生涯状况以及相互之间的关联情况的分析等,结果发现:我国高层次科技人才计划的入选者中女性偏少,入选年龄逐渐偏高,出生地以江浙为主,留学国家以美、日、德、英为主,不同人才之间的关联程度较高,马太效应显著。

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来源
《北京科技大学学报：社会科学版》 |2012年第2期|96-102|共7页
作者
牛珩; 周建中;
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作者单位

北京科技大学数理学院;

中国科学院科技政策与管理科学研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类高等教育;
关键词
CV分析方法; 高层次科技人才; 特征分析;

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