序中国科学之附加说明
致谢
导言
争论：美国科学在衰退吗？
科学和科学家的概念界定
本书概览
第1章美国科学发展史
科学职业的欧洲根基
美国科学的职业化
科学竞赛：两个大国的故事
从“小科学”到“大科学”
科学家：个人还是数字？
小结
第2章美国科学与全球化
全球化与合作
全球化与竞争
小结
第3章为什么成为科学家
职业选择：个体的决定
普遍主义假设
科学领域的回报
科学家的特征
科学家是如何炼成的：天赋还是后天培养？
小结
第4章美国科学家的特征
美国科学领域劳动力的人口学特征变化
美国科学家的收入
小结
第5章公众对待科学的态度
科学素养
公众对科学的兴趣
公众对科学的态度
宗教与科学
小结
第6章科学对学生有吸引力吗？
大学前的科学教育
关于数学和科学能力的自我认知
科学家的形象
对科学界的归属感
对科学专业的期望
小结
第7章科学学位的获得
科学学位数量的宏观变化趋势
分性别和移民状况的科学学位数量变动趋势
科学学位获得的两步分解概念法
科学职业的社会决定因素
影响科学教育的社会变化
获取科学学士学位的队列变化趋势：一个分解分析
学生为什么离开科学领域？
进入研究生项目
小结
第8章求职科学界
只有三分之一？
获得学士学位和硕士学位后的工作
博士学位和学术性工作市场
博士后：向上流动的阶梯还是“被掩盖的失业”？
获得博士学位后的工作
小结
结论
美国科学全景
收入因素
学术科学在衰退？
全球化背景下的科学竞赛
美国科学
政策启示
附录A美国普查数据和“美国社区调查”数据
附录BNCES调查数据
附录CNES、NSRCG和IPEDS数据
附录D统计表补充
附录E中国的科技崛起谢宇张春泥赖庆
注释
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
致谢
导言
争论：美国科学在衰退吗？
科学和科学家的概念界定
本书概览
第1章美国科学发展史
科学职业的欧洲根基
美国科学的职业化
科学竞赛：两个大国的故事
从“小科学”到“大科学”
科学家：个人还是数字？
小结
第2章美国科学与全球化
全球化与合作
全球化与竞争
小结
第3章为什么成为科学家
职业选择：个体的决定
普遍主义假设
科学领域的回报
科学家的特征
科学家是如何炼成的：天赋还是后天培养？
小结
第4章美国科学家的特征
美国科学领域劳动力的人口学特征变化
美国科学家的收入
小结
第5章公众对待科学的态度
科学素养
公众对科学的兴趣
公众对科学的态度
宗教与科学
小结
第6章科学对学生有吸引力吗？
大学前的科学教育
关于数学和科学能力的自我认知
科学家的形象
对科学界的归属感
对科学专业的期望
小结
第7章科学学位的获得
科学学位数量的宏观变化趋势
分性别和移民状况的科学学位数量变动趋势
科学学位获得的两步分解概念法
科学职业的社会决定因素
影响科学教育的社会变化
获取科学学士学位的队列变化趋势：一个分解分析
学生为什么离开科学领域？
进入研究生项目
小结
第8章求职科学界
只有三分之一？
获得学士学位和硕士学位后的工作
博士学位和学术性工作市场
博士后：向上流动的阶梯还是“被掩盖的失业”？
获得博士学位后的工作
小结
结论
美国科学全景
收入因素
学术科学在衰退？
全球化背景下的科学竞赛
美国科学
政策启示
附录A美国普查数据和“美国社区调查”数据
附录BNCES调查数据
附录CNES、NSRCG和IPEDS数据
附录D统计表补充
附录E中国的科技崛起谢宇张春泥赖庆
注释
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
具体描述
关于美国科学界的现状大家众说纷纭，既有人担忧美国科学即将衰弱，也有人观察到不少美国受过良好训练的科学家却没有好的学术职业前景。谢宇和齐沃德就这一话题提出了众多的实证证据，他们清晰而又准确的分析——有时，还是出人意料的发现，有力地揭示了美国科学事业的长处和短板。
用户评价
评分
##科学社会学的定量实证研究典范。从问题意识，到研究设计，到解释，再到全书的结构和行文都极为清晰工整。不管是定性还是定量学者都应该学习一下这种风格。
评分##科学知识社会学的敲门砖～
评分##谢宇老师的定量强项
评分翻完。要点，美国科学没有明显衰退，但世界其他国家在崛起。个别问题，如美国人对进化论和宇宙大爆炸问题进行了分析，这些问题或夸大了美国人的非科学性。另有个问题，美国本土出生学士以上人群的科学家比例明显下降，移民中的明显上升，表明美国社会更适合精英人口？另外，科学衰退与否可能有更精妙的指标或方面。
评分##严谨的实证之作，有多少数据说多少话，不妄下结论，是这本讨论美国科学是否衰退的最大特征。
评分##@2017-08-14 12:05:27
评分##科学社会学的定量实证研究典范。从问题意识，到研究设计，到解释，再到全书的结构和行文都极为清晰工整。不管是定性还是定量学者都应该学习一下这种风格。
评分##科学知识社会学的敲门砖～
评分##第一遍读的时候还不太明白，第二遍觉得如何使用那些数据讲故事其实还是挺难的。。。
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