Christiane Gross

Determinants of Success in University Careers : Findings from the German Academic Labor Market

Summary What factors determine the chances of being appointed to a chair in Germany? We propose to derive hypotheses from discrimination theory, social and human capital theory, and the signaling approach. In a survey we sampled scholars from mathematics, law and sociology who had completed their Habilitation (“second book”) from 1985 and 2005 at West German universities. A young age at the time of completion of the Habilitation is beneficial across all disciplines. In sociology, the number of publications included in the Science Citation Index is the most important factor in attaining a chair, and women are at an advantage when they face the same conditions as do men. In the field of law, parents’ years of education have a significant impact on success, as has having a highly respected mentor. In mathematics, the chances of getting a professorship increase significantly with high occupational prestige of the parents, the share of time spent in research, the specialty of applied mathematics, or having a mentor with a high reputation. Zusammenfassung Welche Faktoren beeinflussen in Deutschland die Chance, auf einen Lehrstuhl berufen zu werden? Die hierzu aus Diskriminierungs-, Sozial- und Humankapitaltheorie sowie dem Signaling-Ansatz abgeleiteten Hypothesen werden mittels einer Primarerhebung von Daten uber Personen untersucht, die sich zwischen 1985 und 2005 in Mathematik, Rechtswissenschaften oder Soziologie an einer westdeutschen Universitat habilitiert haben. Ein geringes Lebensalter zum Zeitpunkt der Habilitation wirkt sich in allen Disziplinen positiv aus. In der Soziologie hat die Anzahl der SCI-Publikationen den grcßten positiven Einfluss. Zudem haben Frauen bessere Chancen unter sonst gleichen Bedingungen wie Manner. In den Rechtswissenschaften steigt die Chance mit dem Vorhandensein hochgebildeter Eltern und einem Mentor bzw. einer Mentorin mit hoher Reputation und in der Mathematik mit hohem Berufsprestige der Eltern, einem hohen Anteil an Zeit fur Forschung, einer Spezialisierung in angewandter Mathematik oder einem Mentor bzw. einer Mentorin mit hoher Reputation.

Erklärungsansätze sozial differenzierter Gesundheitschancen

In den letzten 15 bis 20 Jahren untersuchten zahlreiche Studien den Zusammenhang zwischen dem soziookonomischen Status und der Gesundheit von Personen. Der Befund ist eindeutig: Mit steigendem soziookonomischen Status - gemessen etwa an dem hochsten Schulabschluss, der beruflicher Position, dem Einkommen bzw. der Schicht - geht eine geringere Morbiditat und alterstandardisierte Mortalitat einher. 1 Dieses Muster zeigt sich selbst bei geringen Unterschieden des soziookonomischen Status (Siegrist 2001: 37).

Rational-Choice-Erklärungen zum Rauchverhalten und ihre empirische Relevanz

Zusammenfassung: Was leisten Theorien rationaler Wahl hinsichtlich der Erklarung des Rauchverhaltens? Zur Beantwortung dieser Frage werden zwei theoretische Ansatze des RationalChoice-Paradigmas vorgestellt: Gewohnheitsund Suchttheorien und der Humankapitalansatz. Die hieraus abgeleiteten Hypothesen werden mit vier Datensatzen (Eurobarometer 1995, Bundesgesundheits-Survey 1998, telefonischer Gesundheitssurvey 2003 und ALLBUS 2004) getestet. Die hierfur verwendeten Hurdle-Regressionen erlauben nicht nur die qualitative Unterscheidung zwischen Rauchern und Nichtrauchern, sondern behandeln auch die Anzahl der konsumierten Zigaretten als Zahlvariable. Es zeigen sich uberwiegend stabile Effekte von Alter, Geschlecht und Bildung auf den Rauchstatus (Raucher versus Nichtraucher) und auf die durchschnittlich konsumierte Zigarettenmenge von Rauchern. Dagegen sind Erwerbslose zwar eher Raucher als Erwerbstatige, sie rauchen aber nicht mehr Zigaretten taglich. Die Effekte von Familienstand, Einkommen, und Wohnortgrose variieren stark je nach verwendetem Datensatz, was unterschiedliche Ergebnisse in bisherigen Publikationen zu dem Thema erklaren durfte. Obwohl Suchtverhalten intuitiv als Anomalie des Rational-Choice-Paradigmas erscheint, zeigt die Analyse, dass dieser Ansatz brauchbare Hypothesen zur Erklarung des Rauchverhaltens liefert.

Einstellungen zu einer gerechten Organallokation

OBJECTIVE Organ donation is widely discussed due to the lack of willingness among the public to be an organ donor and the resulting lack of organs destined for organ procurement. Criteria for the allocation of organs are analysed here from the view of laypersons. METHODOLOGY In a factorial survey, graduate students have been challenged to waitlist a fictive population of organ recipients. RESULTS The results of the multi-level analysis show that recipients with a high chance of survival and a high level of acuteness are favoured together with young recipients and people with children living in the same household. The attributes gender, marital status and children living outside the household of the organ recipients have no effect. In addition to factorial attributes, characteristics of the respondents have been analysed as well. Older respondents distribute more favourable places on the waiting list. Fictive recipients similar to the respondents (due to relative same age, gender and health status) were not preferred by the interviewees. CONCLUSIONS Even if official criteria for the allocation of organs account for medical or predominantly medical aspects, the results of the survey show that laypersons have further considerations in mind. In general, laypersons adjudicate organ procurement in a completely rational way. They maximise successful interventions and the survival time of the fictive patients.

Picking up the pieces--applying the DISEASE FILTER to health data.

This contribution presents systematic biases in the process of generating health data by using a step-by-step explanation of the DISEASE FILTER, a heuristic instrument that we designed in order to better understand and evaluate health data. The systematic bias in health data generally varies by data type (register versus survey data) and the operationalization of health outcomes. Self-reported subjective health and disease assessments, for instance, underlie a different selectivity than do data based on medical examinations or health care statistics. Although this is obvious, systematic approaches used to better understand the process of generating health data have been missing until now. We begin with the definitions and classifications of diseases that change (e.g. over time), describe the selective nature of access to and use of medical health care (e.g. depending on health insurance and gender), present biases in diagnoses (e.g. by gender and professional status), report these biases in relation to the decision for or against various treatment (e.g. by age and income), and finally outline the determinants of the treatments (ambulant versus stationary, e.g. via mobility and age). We then show how to apply the DISEASE FILTER to health data and discuss the benefits and shortcomings of our heuristic model. Finally, we give some suggestions on how to deal with biases in health data and how to avoid them.

Welchen Beitrag leistet „Intersektionalität“ zur Klärung von Kompetenzunterschieden bei Jugendlichen?

Der Beitrag untersucht, ob und inwiefern das Paradigma der Intersektionalitat zur Erklarung von Bildungsungleichheiten bei Jugendlichen beitragen kann. Dieses Paradigma postuliert, dass soziale Ungleichheit auf der Wirkung multipler Gruppenzugehorigkeiten entlang von Gender, sozialer Herkunft und Migrationsstatus beruht (Multidimensionalitat), die sich wechselseitig beeinflussen (Intersektionalitat) und je nach sozialem Kontext unterschiedlich wirken konnen (Kontextualitat). Wir testen diese Annahmen fur Lese- und Mathematikkompetenzen mit den internationalen PISA-Daten 2006. Neben den zu erwartenden Haupteffekten von Gender, sozialer Herkunft und Migrationsstatus zeigen sich signifikante Interaktionseffekte von sozialer Herkunft sowohl mit Gender als auch mit dem Migrationshintergrund. Die Effekte von Gender, sozialer Herkunft und Migrationsstatus variieren jedoch kaum zwischen den verschiedenen institutionellen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen der Bildungssysteme. Insgesamt liefert das Intersektionalitatsparadigma dennoch ein hilfreiches Instrumentarium zur Erklarung von Bildungsungleichheiten.

Kleine Fallzahlen in der empirischen Sozialforschung

Die Einleitung zum vorliegenden Sammelband soll dazu dienen, Antworten auf folgende Fragen zu liefern: Welche Rolle spielen Fallzahlen bei der Teststarkenanalyse (Abschnitt 1)? Was sind die Besonderheiten beim Umgang (Datenerhebung, -analyse, -interpretation und nicht zu vergessen die Theoriearbeit) mit kleinen Fallzahlen (Abschnitt 2)? Was ist uberhaupt „ein Fall“ (Abschnitt 3)? Abschliesend gehen wir auf den Aufbau dieses Bandes ein (Abschnitt 4).1

Feasibility of the Factorial Survey Method in Aging Research: Consistency Effects Among Older Respondents.

Background: The factorial survey (FS) method is increasingly used in the social sciences. It is particularly suitable for studying decision situations that are difficult to assess empirically. This article evaluates whether the FS method is suitable for studying decisions in gerontological research. Methods: The present article draws on data from the Housing Opportunities & Mobility in the Elderly study. A total of 103 respondents (between 55 and 90 years) were asked to make hypothetical relocation decisions. The consistency of these responses was assessed as a function of respondents’ age, gender, immigration background, education, household income, employment status, and intention to move. Results: No significant differences in response consistency were attributable to age, gender, education, or immigration background. The personal relevance of the survey topic was positively related to response consistency in multiperson households. Conclusion: FS method can, under certain methodological conditions, be used among older adults especially when the topic of the survey is relevant to their daily lives.

Modell zur Erklärung von beruflichen Fehlzeiten

Abstract Aufbauend auf theoretischen Ansatzen und empirischer Evidenz zum Zusammenhang von Bildung / Beruf auf der einen Seite und Stress / Gesundheit auf der anderen Seite liefert der Beitrag ein theoretisches Modell zur Erklarung von beruflichen Fehlzeiten. Dabei wird sowohl der Zusammenhang zwischen Bildung / Beruf und Arbeits(un)fahigkeit diskutiert, als auch motivational bedingte Aspekte zur Arbeitswilligkeit (Prasentismus versus Absentismus). Limitationen des Modells werden aufgezeigt und Ansatzpunkte fur die Weiterentwicklung des Modells geliefert. Modell for Explaining Occupational Absences The contribution introduces a theoretical model to explain absence based on theoretical approaches and empirical evidence on education / job and stress / health. The model accounts for both, the association of education / job and ability to work and motivational aspect of the willingness to work (presentism versus absenteeism). We also discuss limitations of the model that are good starting points for further...

The Standard Stress Scale (SSS): Measuring Stress in the Life Course

This contribution presents the Standard Stress Scale (SSS), a new scale that has been specially developed to meet the requirements of multicohort panel studies— such as the National Educational Panel Study (NEPS)—that refer to the whole life course. Accordingly, the SSS is consistently applicable for different age groups from 14 years old onwards and is also suitable for a wide range of people, irrespective of their stage in life and employment situation. The items are applicable to (university) students; employed, unemployed, and self-employed people; housewives and -husbands; old-age pensioners; and so forth. To obtain the final 11-item Standard Stress Scale (SSS), 35 questions regarding stressful life situations, social stress, daily distress, anxiety about the future, and other stresses and strains were developed following the theoretical approach of the effort-reward imbalance model (ERI) and the demand-control model. These 35 items were pretested with different subsamples—such as students in different school types, university students, and adults—using self-administered questionnaires. The total sample of the pretest includes 372 respondents. All of the 35 original questions had a small item-nonresponse rate and a good variance among respondents. Using factor analyses, the questions with the highest factor loading in each of the dimensions were used to represent the final 11-item SSS. In some cases, when the questions with the highest loading did not perform well in the cognitive pretest, the item with the second-highest loading was chosen instead. Although the most distinct items were selected, the final 11 items of the SSS show good reliability values. The Cronbach’s Alpha values vary in a range in all subsamples from 0.58 for the unemployed to 0.66 for students. In addition, further analyses show a high correlation of the final SSS with self-rated health. The use of the SSS is free of charge but has to be cited using this publication.