Originele Katy Berrner en andere intellectuele clubs

Voorste

Met de vooruitgang van de wetenschap is onderzoek naar het citeren van netwerken, onderzoeksresultaten en wetenschappelijk beleid in toenemende mate bezorgd geworden, en een kruisdisciplinaire discipline, de wetenschap van de wetenschap, is geleidelijk gevormd.In 2018 publiceerde een aantal wetenschappers onder leiding van online wetenschappers Albert -László Barabási, een zware samenvatting over de wetenschap, die deze deur uitgebreid introduceerde uit de interdisciplinaire wetenschapsmethoden en de begeleiding van de productiviteit van wetenschappelijke onderzoek om de productiviteit van wetenschappelijk onderzoek te verbeteren. Niveau -discipline “.

Santo Fortunato, Carl T. Bergstrom, Katy Börner, enz.

Chen XI | Vertaler

Cui Haochuan |

Wang Yixi, Deng Yixue |

Inhoudsopgave

1. Structuur abstract

1. Achtergrond

2. Voortgang

3. Vooruitzichten

Ten tweede, tekst

1. Samenvatting

2. Het netwerk bestaat uit wetenschappers, wetenschappelijke onderzoeksinstellingen en wetenschappelijke onderzoeksideeën

3. Bestudeer de keuze van problemen

4. Innovatie

5. De dynamiek van de academische carrière van wetenschappers

6. Teamwetenschappelijk onderzoek

7. De dynamiek achter de referentiehoeveelheid

8. Outlook

Bijlage: referenties

1. Structuur abstract

1. Achtergrond

Tegenwoordig, met het hele proces van wetenschappelijk onderzoek, inclusief de financiering van wetenschappelijke onderzoeksfondsen, academische productie, samenwerking op wetenschappers naar de referentie van het artikel en het toenemende aantal digitale acquisitiemogelijkheden van wetenschappers, hebben mensen de structuur en ontwikkeling van wetenschappelijke verkregen Wetenschap en ontwikkeling ongekende kansen.De wetenschap van de wetenschap, de afkorting van de wetenschap biedt een kwantitatief begrip van interactie tussen wetenschappelijke en tijdschaal wetenschappelijke en tijdschaalwetenschap: het stelt ons in staat om de voorwaarden en wetenschappelijke ontdekking achter “creativiteit” te begrijpen. is het ontwikkelen van een reeks beleidsmaatregelen en hulpmiddelen die wetenschappelijk onderzoek versnellen.

In de afgelopen tien jaar heeft de wetenschap wetenschappers aangetrokken die onderzoeksachtergronden hebben zoals de natuur, computers en sociologie.Ze bouwden samen wetenschappelijk onderzoek big data voor empirische analyse en genererende modelonderzoek om de productiviteit achter de wetenschap en de ontwikkeling en veranderingen van praktijkmensen vast te leggen.Wetenschappelijke wetenschap hoopt verschillende factoren in het wetenschappelijk onderzoek een dieper te begrijpen en te bevorderen, om milieu-, sociale en technische problemen effectiever op te lossen.

De wetenschap kan worden beschouwd als een continue expansie en evolutionair denken, wetenschappers en scriptie -netwerk.Wetenschappelijke wetenschappelijke zoektocht naar universele wetten op basis van wetenschappelijke structuur en dynamiek.

2. Voortgang

Wetenschap kan worden omschreven als een complex, zelfgeorganiseerd, evoluerend netwerk.Het bestaat uit wetenschappers, artikelen en ideeën.Deze methode om het probleem te beschrijven verklaart veel potentiële modellen, zoals het onderzoek naar het onderzoek van het coöperatieve netwerk en het onderzoek op het referentienetwerk verklaart de geboorte van nieuwe disciplines en het geboorteproces van grote ontdekking.Het micro -model volgt de dynamiek die wordt verzameld door citaten, waardoor we de invloed van een enkele artikelen in de toekomst kunnen voorspellen.

Wetenschappelijke wetenschap onthult de keuzes en handel -offs waarmee wetenschappers worden geconfronteerd over hun carrière en wetenschappelijke visie.Analyse toont bijvoorbeeld aan dat wetenschappers niet van risico’s houden en meer bereid zijn om onderwerpen te bestuderen die verband houden met hun huidige professionele kennis, wat hun potentieel in de toekomst beperkt.Degenen die bereid zijn dit model te breken, zullen een hogere risicoberoepen aangaan, maar het is eerder geneigd om grote doorbraken te maken.

Kortom, de meest innovatieve wetenschap is gebaseerd op traditionele discipline -combinaties, maar deze combinatie is vaak ongekend.Ten slotte, naarmate het onderzoek meer verschuift van individuen naar teams, maakt wetenschapswetenschap zich steeds meer zorgen over de invloed en betekenis van het team in wetenschappelijk onderzoek.Sommige studies hebben aangetoond dat revolutionaire ideeën meestal in kleine teams worden geboren.Grote teams daarentegen hebben de neiging om het onderzoek te bevorderen bij het snijden van geavanceerde velden, en ze hebben een hoge invloed die hoog is, maar meestal een korte invloed hebben.

3. Vooruitzichten

Wetenschap biedt een kwantitatief begrip van het structurele kader tussen wetenschappers, onderzoeksinstellingen en ideeën.Het helpt om het basistanisme achter wetenschappelijke ontdekking te identificeren.Deze interdisciplinaire gegevens -aangedreven inhoud zijn de inhoud van wetenschappelijke metingen en gerelateerde wetenschappelijke en sociologische gebieden gerelateerd aan de wetenschap.

Hoewel wetenschappelijke dorst naar langdurige en universele wetten en mechanismen toegepast op verschillende wetenschappelijke gebieden, is het in de eerste plaats noodzakelijk om de onvermijdelijke verschillen tussen cultuur, gewoonten en voorkeuren tussen verschillende gebieden en landen onder ogen te zien.Deze verandering maakt het voor sommige cross -domain -inzichten moeilijk te begrijpen, en het is moeilijk om gerelateerd wetenschappelijk beleid te implementeren.De verschillen tussen wetenschappelijke onderzoeksproblemen en gegevens worden over het algemeen geassocieerd met het veld, die ook suggereren dat in de toekomst wetenschappelijk onderzoek een overeenkomstige verandering zal hebben als gevolg van “discipline -eigenschappen”.

Het verdichtproces van wetenschappelijke grenzen is ook een signaal van interdisciplinaire exploratie, integratie en innovatie.

Ten tweede, tekst

1. Samenvatting

Identificeer de motivatie achter de ontwikkeling van wetenschappelijke ontwikkeling.Bij het versterken van het beleidsontwerp van de professionele wegen van wetenschappers, betere wetenschappelijke prestatiebeoordeling, effectiever financieringsontwerp en zelfs het snijden van geavanceerde studies die zullen worden geboren.Wetenschappelijke wetenschap maakt gebruik van grote gegevens over wetenschappelijke productie om de wetten en modellen van universele en specifieke disciplines te vinden.Hier bekijken we de nieuwste ontwikkeling van dit kruisdisciplinaire veld.

Een groot aantal digitale gegevens over academische output biedt ongekende mogelijkheden om de wetenschappelijke structuur en het evolutiemodel te verkennen.Wetenschappelijke wetenschap heeft het wetenschappelijke ontwikkelingsproces onder microscoop geplaatst en heeft een kwantitatief begrip van de oorsprong van wetenschappelijke ontdekking, creativiteit en praktijk.Het kan hulpmiddelen en beleidsregels ontwikkelen die de wetenschappelijke vooruitgang versnellen.

De opkomst van de wetenschap wordt aangedreven door twee belangrijke factoren.

De eerste is de beschikbaarheid van gegevens.Naast het eigen Web of Science (WOS), is het een langdurige attractie van de eerste keer. Tegenwoordig zijn er meerdere gegevensbronnen (Scopus, PubMed, Google Scholar, Microsoft Academic, US Patent and TrapMark Office, enz.) .Sommige van deze bronnen worden gratis verstrekt, met miljoenen gegevenspunten met betrekking tot wetenschappers en hun prestaties.

Ten tweede heeft wetenschappelijke wetenschap geprofiteerd van de natuur, computergebruik en de instroom en samenwerking van sociale wetenschappers.

Een van de hoogtepunten van dit opkomende gebied is om het proces van disciplinaire grenzen te verbreken.

Uit wetenschappelijke metingen hebben we geleerd om te analyseren en te meten van grootschalige gegevenssets; uit wetenschappelijke sociologie heeft het enkele theoretische concepten en sociale processen geleerd;

Scientific science relies on the integration of extensive quantitative methods, from descriptive statistics and data visualization to high -level econometric methods, network science methods, machine learning algorithms, mathematical analysis, and computer simulation, including subject -based modeling methods ( Agent-based modeling ).

De waarde van de wetenschap is gebaseerd op een dergelijke veronderstelling: met het in -diepgaande begrip van de factoren achter succesvolle wetenschappelijke doorbraken en het begrijpen van de vooruitgang van het wetenschappelijk onderzoek als geheel, waardoor sociale problemen effectiever worden opgelost.

2. Het netwerk bestaat uit wetenschappers, wetenschappelijke onderzoeksinstellingen en ideeën

Hedendaagse wetenschap is een energiesysteem aangedreven door de complexe interactie tussen de sociale structuur en de kennisrepresentatie en de complexe interactie tussen de natuurlijke wereld.Wetenschappelijke kennis bestaat uit de concepten en relaties in kunstmatige producten in onderzoeksdocumenten, boeken, patenten, software en andere academische velden.Deze inhoud wordt ingedeeld in disciplines en bredere gebieden volgens de spanning.Deze samenlevingen, concepten en materiële elementen zijn verbonden met de stroom van informatie, ideeën, wetenschappelijk onderzoek, hulpmiddelen en casusinformatie door middel van formele informatie, ideeën, wetenschappelijke onderzoekspraktijken, hulpmiddelen en casusinformatie.

Daarom kan wetenschap worden omschreven als een complex, zelfgeorganiseerd en ontwikkelende multi -scal -netwerk (multiscaal netwerk).

Vroege studies hebben aangetoond dat het aantal wetenschappelijke literatuur in de loop van de tijd wordt verzameld (2) (2).Denk echter niet dat wetenschappelijke gedachten zijn toegenomen met het aantal literatuur.De technologie en economie van de publicatie -industrie is ook in de loop van de tijd verbeterd en de efficiëntie van het publiceren van artikelen is ook verbeterd.Bovendien verzamelen nieuwe gepubliceerde artikelen in de wetenschap zich vaak in verschillende kennisgebieden (3).

Onderzoekers gebruiken een grootschalige tekstanalyse om het bewustzijn van wetenschappelijke literatuur te meten met behulp van zinnen die uit titel en abstract zijn geëxtraheerd.Ze ontdekten dat de reikwijdte van wetenschappelijke concepten lineair in de loop van de tijd uitstrekte.Met andere woorden, hoewel het aantal artikelen exponentieel wordt verhoogd, wordt het nieuwe concept in de loop van de tijd verhoogd door lineariteit, zoals weergegeven in figuur 1.(4)

Figuur 1 De groei van de wetenschap.(A) Bewerk de jaarlijkse output en tijd in de WOS -database.(B) De groei van nieuwe wetenschappelijke ontdekkingen die worden behandeld door literatuur geïndexeerd in WOS.Dit wordt bepaald door het aantal concepten te berekenen in een vast aantal artikelen (4).

Woorden en zinnen die gewoonlijk in het artikel worden gebruikt en abstract verspreidt zich door het citatienetwerk om een ​​model te vormen, en dit model zal worden vervangen door nieuwe paradigma’s in een bepaalde tijd en ruimte (5).Door de toepassing van netwerkwetenschappelijke methoden op het Citation Network voor onderzoek, kunnen onderzoekers de gemeenschap identificeren die overeenkomt met de publicatie -artikelen (6) door artikelen te publiceren die vaak worden geciteerd.Deze gemeenschappen komen meestal overeen met de auteursgroep (7) die een gemeenschappelijke positie hebben over specifieke problemen of beoefenaars (8) die werken aan hetzelfde speciale wetenschappelijke onderwerp.Onlangs illustreert een artikel over de wetenschap van de biomedische wetenschap hoe de groei van het publicatieobject de “discipline gemeenschap” heeft versterkt (9).

Zodra de nieuwe scriptie is gepubliceerd, update en het versterken van de Network Analysis, (dat wil zeggen Hyperedge in Network Analysis), (dat wil zeggen Hyperedge in Network Analysis), (dat wil zeggen Hyperge in Network Analysis), (dat wil zeggen hyperge in netwerkanalyse), eenDe meeste nieuw gevestigde links zijn slechts een of twee stappen verwijderd van elkaar, wat betekent dat wanneer wetenschappers nieuwe onderzoeksonderwerpen kiezen, ze liever direct kiezen voor de huidige professionele kennis of hun professionele kennis.Deze verdichting toont aan dat de bestaande wetenschappelijke structuur de onderzoeksinhoud van toekomstige mensen kan beperken.

Het verdichtproces van wetenschappelijke grenzen is ook een signaal van interdisciplinaire exploratie, integratie en innovatie.

Analyse van de levenscyclus van acht onderzoeksgebieden (10) toont aan dat het succesvolle vakgebied het proces van kennis en sociale eenheid heeft doorlopen, wat leidt tot een enorm kanaal in het samenwerkingsnetwerk (104).Een wetenschapper heeft de productiviteit van de auteur met succes gereproduceerd, het aantal auteurs van elke discipline en de interdisciplinaire van de auteur (11) over het wiskundige model van het coöperatieve netwerk op het samenwerkingsnetwerk (11).

3. Bestudeer de keuze van problemen

Hoe beslissen wetenschappers welke onderzoeksproblemen?Wetenschappelijke sociologen hebben al lang gespeculeerd dat deze opties worden bepaald door intense spellen tussen traditioneel onderzoek en innovatie (12, 13).Wetenschappers die zich houden aan het traditionele onderzoek van traditioneel onderzoek, zullen meestal het proces van focussen op het onderwerp van de zwaartekracht bevorderen door een reeks stabiele en constante onderzoeksresultaten te publiceren, waardoor effectief lijken.

Te veel focus op een bepaald probleem kan echter het vermogen van onderzoekers om de kans te waarnemen en grijpen beperken.Deze kansen kunnen nieuwe ideeën vinden die de ontwikkeling van het veld bevorderen.Een studieonderzoek van een studie van biomedici die een nieuw type chemische en bestaande chemische geneesmiddelen kiezen, heeft bijvoorbeeld aangetoond dat met de looptijd van het onderzoeksveld steeds meer onderzoekers aandacht besteden aan bestaande kennis (3).

Hoewel innovatieve artikelen vaak een grotere impact hebben dan conservatieve artikelen, zijn strategieën met hoge risico en hoge innovatie zeldzaam, omdat extra beloningen het risico van falen niet kunnen goedmaken.Beloning en eer lijken het te kunnen nemen voor de belangrijkste prikkels van conservatieve neigingen. Ze kunnen de traditie breken en mensen nieuwe verrassingen geven.Hoewel er veel factoren zijn die het werk van wetenschappers beïnvloeden, is het macro -model dat de veranderingen in onderzoeksinteresses in wetenschappelijke ondernemingen regelt duidelijk traceerbaar, en deze wetten zijn verborgen in het professionele pad van wetenschappelijk onderzoek en wetenschappers.(14).

De keuze van wetenschappers over onderzoeksonderwerpen beïnvloeden voornamelijk hun persoonlijke carrière en de carrière van degenen die op hen vertrouwen.De beslissing -het nemen van wetenschappersgroepen werkt echter soms meer in de richting van het bepalen van wetenschappelijke ontdekking (figuur 2).Conservatief voor onderzoeksstrategie betekent dat (15) persoonlijke bezetting een stabiel en goed vooruitzicht heeft, maar het promotie -effect van de hele discipline is slecht.Het fenomeen van deze strategie wordt vergroot door het fenomeen van bestandslaadrechten (16): de resultaten van inconsistente veronderstellingen die zijn vastgesteld, worden zelden gepubliceerd, wat resulteert in systemisch vooroordeel dat is gepubliceerd.De onhoudbare en valse inhoud wordt soms zelfs beschouwd als een klassieker (17).

Bestandslaadvraag:

Verwijst naar het vooroordeel van de referentiekeuze van de onderzoeker, en de literatuur die niet consistent is met de studie zal in de lade blijven in plaats van het als referentie te nemen.

Meer gedurfde veronderstellingen kunnen door verschillende generaties wetenschappers zijn getest, maar alleen degenen die met succes artikelen hebben geproduceerd, kunnen ons bekend zijn.Een manier om dit conservatieve valprobleem op te lossen, is door financieringsinstanties aan te sporen om de risicoprojecten actief te sponsoren die nieuwe veronderstellingen testen en speciale belangengroepen onderzoek te laten doen naar speciale ziekten.

De resultaten van kwantitatieve analyse tonen aan dat de verdeling van Amerikaanse biomedische middelen gerelateerd is aan historische toewijzing en onderzoek, niet gerelateerd aan de ernst van de feitelijke problemen van de ziekte (18), die wees op de systemische dislocatie tussen biomedische behoeften en middelen.Dit misverstand laat mensen vermoeden dat het financieringsagentschap de ontwikkeling van wetenschappelijke ontwikkeling zal beïnvloeden zonder extra toezicht, inspiratie en feedback, en hoeveel deze fondsen worden geleid door ingebedde gewoonten kan de ontwikkeling van de wetenschap beïnvloeden.

4. Innovatie

Analyse van artikelen en patenten bewijst gezamenlijk dat zeldzame combinaties bij wetenschappelijke ontdekking en uitvindingen de neiging hebben hogere referenties te verkrijgen (3).Interdisciplinair onderzoek is een iconisch proces van reorganisatie (19); daarom is de combinatie van niet -gerelateerde ideeën en middelen in de geschiedenis van cruciaal belang voor het kruisen van disciplinair onderzoek, vaak in tegengestelde intuïtie, en leidt tot nieuwe ideeën met een hoogfluentie (20).Uit het bewijs van de fondstoepassing, wanneer het geconfronteerd wordt met de echte nieuwe (21-23) of interdisciplinaire (24) onderzoeksproblemen, geven deskundige beoordelingssystemen meestal lagere scores.

Figuur 2 Selecteer het experiment dat de collectieve ontdekking versnelt.

(A.) Een onderzoek gemeten de efficiëntie van alle nieuwe geneesmiddelen die in Medline (medische database) in 2010 zijn gepubliceerd.Dit model houdt niet rekening met de verschillen of kosten van specifieke experimenten.De efficiëntiekaart van deze wereldwijde wetenschappelijke strategie weerspiegelt de relatie tussen de nieuw gepubliceerde nieuwe biochemische route (horizontale as) en het gemiddelde aantal experimenten (verticale as).Dienovereenkomstig kan het netwerkdiagram tussen geneesmiddelen worden gemaakt.Onderzoekers gebruiken verschillende hypothetische strategie -efficiëntie om te vergelijken met de strategische efficiëntie van de werkelijke situatie en gebruiken volledig willekeurig en 50 % en 100 % om de optimalisatiestrategie van het beste netwerk te ontdekken.De lagere waarde op de verticale as vertegenwoordigt een effectievere strategie en de nieuwe ontdekkingsmodus is niet optimaal.De werkelijke strategie is het meest geschikt voor het ontdekken van 13 % van het chemische netwerk, en de 50 % optimalisatiestrategie is effectief voor het ontdekken van 50 % van het chemische netwerk, maar geen van beide is zo goed als de beste strategie van 100 % van de gehele Netwerk is net zo goed.

(B) Uit het echte Chinese medicijn bleek dat het netwerk in een grafiekvorm kan worden getrokken.De nieuwe verbinding van deze strategie is gebaseerd op sommige “belangrijke”, sterk gerelateerde chemicaliën, zoals weergegeven in de hotspot in de figuur, maar de 100%efficiëntie -onderzoeksstrategie toont meer uniforme ontdekkingswetten, en het is onwaarschijnlijk dat het onwaarschijnlijk is “Congzang” in de ruimte van wetenschapsmogelijkheden.(15)

Het meest invloedrijke wetenschappelijke werk komt van de combinatie van conventionele inhoud, maar het komt ook van ongebruikelijke combinaties (25-27).De mogelijkheid van een hoge referentiesnelheid van dit type artikelen is tweemaal (26).Met andere woorden, nieuwe en bestaande elementen zijn de veiligste manieren van succesvolle wetenschappelijke vooruitgang.

5. De dynamiek van de academische carrière van wetenschappers

Op de achtergrond van kennisproductie en -gebruik zijn er verschillende academische beroepen verschenen (28).Daarom worden wetenschappelijke carrièreprestaties niet alleen bestudeerde persoonlijke prikkels en marginale productiviteit (relatieve winst en energie) (29), maar worden ze ook getest op de achtergrond van institutionele prikkels (30,31) en concurrentie (32).Persoonlijke, geografische en tijd grote metadata huilen (33) van individuen, geografie en tijd met een hoge inhoudsresolutie zijn vereist om een ​​beroepstraject te bouwen dat vanuit verschillende hoeken kan worden geanalyseerd.Uit een onderzoek bleek bijvoorbeeld dat het financieringsplan voor het getolereerde vroege falen (succes op lange termijn) eerder een invloedrijk publicatiesartikel (31) produceert dan de financiering van de kortetermijnreviewcyclus.

Het competitieve interactiesysteem met tijdschaal is een klassiek probleem in de wetenschap van complexe systemen.Wetenschappelijk polynoom is de drijvende kracht voor het genereren van modellen, die de ongevallen van het beleid kunnen benadrukken.Het loopbaanontwikkelingsmodel laat bijvoorbeeld zien dat korte contracten belangrijke redenen zijn voor productiviteitsschommelingen, omdat dit meestal leidt tot het plotselinge einde van een bepaalde oorzaak.

De verschillen tussen productiviteit en beroepslengte kunnen de verschillen tussen de samenwerkingsmodus (38) en de wervingssnelheid (35) tussen mannelijke en vrouwelijke wetenschappers verklaren.Aan de andere kant toont het verificatie -bewijs aan dat het vooroordeel van vrouwen plaatsvond in het vroege stadium van het loopbaanfase.Wanneer geslacht willekeurig wordt toegewezen in een groep aanvragers, veracht het wervingscomité systematisch de resultaten van vrouwelijke kandidaten (40).

Tot nu toe zijn de meeste studies geconcentreerd op relatief kleine monsters, verbeteren en compileren van gegevenssets van grootschalige wetenschappers en gebruiken ze verschillende informatiebronnen (bijvoorbeeld publicatierecords, toe -eigeningtoepassingen en beloningen), die zullen helpen om dieper te begrijpen om te begrijpen om te begrijpen Redenen voor ongelijkheid.Stel een motivatiemodel op dat informatie kan bieden voor beleidsoplossingen.

De liquiditeit van wetenschappers is een van de andere belangrijke factoren om meerdere professionele kansen te bieden.Het meeste onderzoek naar talent liquiditeit is geconcentreerd in de instroom en uitstroom van talenten in kwantitatieve landen of regio’s (41,42).Er zijn echter nog steeds weinig onderzoek naar persoonlijke liquiditeit en hun bezetting, vooral omdat het moeilijk is om de longitudinale informatie te verkrijgen over de migratie van wetenschappers en de redenen achter de stroombeslissing.

Volgens de hoeveelheid van het artikel blijkt dat de wetenschappers die het land van het land hebben verlaten beter zijn dan degenen die niet zijn vertrokken, en ze presteren beter in het citaat van het artikel.Dit kan voortkomen uit een keuze -voorkeur: goede wetenschappers (in staat om naar het buitenland te gaan) zijn gemakkelijk om betere posities te krijgen (sterkere teams).(43, 44).Bovendien hebben wetenschappers de neiging om tussen roem te verplaatsen naar -een gelijke instellingen (45).Bij het citeren van de invloed van een kwantitatieve wetenschapper bleek het systeem echter niet te verhogen of af te nemen, hoewel wetenschappers overgingen naar een vrij hoge of laag -level instelling (46).Met andere woorden, het is geen instelling, maar een individuele onderzoeker van de instelling die een impact heeft.

Een andere potentiële factor die de beroepen beïnvloedt, is reputatie, en het heeft twee dilemma veroorzaakt door de beoordeling van literatuur, beoordelingsvoorstellen en beslissingen voor uitgangspunten.De reputatie van de auteur kan het aantal referenties (47) in de eerste paar jaar na de publicatie van de artikelen (47) aanzienlijk vergroten met zijn vorige totale referentievolume.Na deze eerste fase beïnvloedt dit echter de acceptatie van de wetenschappelijke gemeenschap op het werk.Het werk van deze ontdekking (46) laat zien dat voor de effectieve wetenschappelijke oorzaak reputatie niet de eerste productieve krachten, hard werken, talent en moeilijkheid bij het leren de drijvende factor is.

Een vraag met betrekking tot beleid is of creativiteit en innovatie gerelateerd zijn aan leeftijd of carrière.Voor tientallen jaren onderzoek naar uitstekende onderzoekers en innovators vonden grote doorbraken plaats in een relatief eerder stadium van hun carrière, waaronder 35 jaar oud (48).

Uit het recente werk blijkt echter dat de neiging van voldoende gegevens van vroege beroepen werd verklaard door de neiging van de productiviteit.Met andere woorden, er is geen leeftijdsmodus in innovatie: de meest geciteerde artikelen voor wetenschappers kunnen hem of een van haar papieren zijn, die niets te maken heeft met de leeftijd of carrière op het moment van het artikel (figuur 3).Uit het willekeurige model dat de ontwikkeling van invloed beschrijft, toont ook aan dat doorbraken worden gegenereerd door de combinatie van het vermogen van wetenschappers en selectie van intuïtie en geluk met een hoog potentiële intuïtie (49).

Figuur 3 De impact van wetenschapswetenschap op wetenschappelijke bezetting

(A) Het record van de winnaar van de drie Nobelprijs voor natuurkunde.De horizontale as geeft het aantal jaren aan nadat de winnaar het artikel voor het eerst heeft gepubliceerd.De hoogste invloedsthesis van de winnaars wordt weergegeven door een oranje cirkel.

(B) Het histogram van het proefschrift dat plaatsvond in de scriptie -sequentie van de wetenschapper werd berekend door 10.000 wetenschappers.De vlakheid van het histogram laat zien dat in de volgorde van door wetenschappers gepubliceerde artikelen het meest invloedrijke werk dezelfde waarschijnlijkheid kan hebben (49)

6. Teamwetenschappelijk onderzoek

Al tientallen jaren is de mate van afhankelijkheid van wetenschappelijk onderzoek van de samenwerking tussen teams met de dag toegenomen, wat de fundamentele transformatie van wetenschappelijke onderzoeksmethoden vertegenwoordigt.Een studie van de 19,9 miljoen onderzoeksdocumenten en 2,1 miljoen patenten vond een teamgerichte trend op het gebied van wetenschappelijk onderzoek (50) (figuur 4).In 1955 schreef het wetenschappelijke en technische team bijvoorbeeld hetzelfde aantal artikelen als een enkele auteur.Tegen 2013 steeg het aandeel door het team geschreven papieren echter tot 90 % (51).

Tegenwoordig zijn de artikelen die in het wetenschappelijke en technische team zijn geschreven 6,3 keer dat ze een referentie van meer dan 1.000 kunnen krijgen, of de verwijzing naar individuele proefschriften.Een mogelijke reden is dat het team meer nieuwe ideeën kan voorstellen (26) of de bronnen die andere onderzoekers kunnen gebruiken (bijvoorbeeld genomics).

Uit de gegevens blijkt dat het team misschien 38%meer heeft dan de auteurs die de inhoud van wetenschappelijk onderzoek kunnen combineren in het bekende kennisgebied, wat bewijst dat het team verschillende majors kan combineren, waardoor de doorbraak van de wetenschap effectief kan worden bevorderd.Het hebben van meer samenwerking betekent dat door meer gebruikelijke auteurs de zichtbaarheid tussen wetenschappers kan verbeteren, ze elkaars werk kunnen introduceren in het interne netwerk van wetenschappelijk onderzoek.

Figuur 4 De schaal en invloed van het team

In de afgelopen eeuw is de gemiddelde teamschaal gestaag uitgebreid.De rode stippellijn vertegenwoordigt het gemiddelde aantal van de Communistische Partij van China en de auteurs van de Communistische Partij van China; de Black Curve beschouwt de gemiddelde grootte van de artikelen met het gemiddelde aantal referenties dan het veld.Het Black Curve -systeem bevindt zich boven de rode stippellijn, wat betekent dat grote teams eerder een hoge invloed hebben dan kleine teams.Elke grafiek komt overeen met een disciplinaire categorie (a) wetenschap en engineering gespecificeerd in WOS, (b) Sociale wetenschappen, (c) kunst en geesteswetenschappen.

Gemiddeld kunnen onderzoekers van grote teams meer citaten op verschillende gebieden krijgen.Studies hebben aangetoond dat kleine teams de neiging hebben om nieuwe ideeën en kansen te gebruiken om wetenschap en technologie te veranderen, terwijl grote teams het proces van bestaand onderzoek promoten (53).Daarom is het belangrijk om een ​​team van verschillende maten te financieren en te cultiveren om de wetenschap te verlichten (28).

Tegelijkertijd verandert de teamgrootte ook met een snelheid van 17 % per tien jaar (50, 54, 105).Het wetenschappelijke team omvat kleine, stabiele “kern” teams en grote teams en dynamische expansieteams (55).De toenemende omvang van de meeste velden wordt gegenereerd door de continue uitbreiding van het dynamische expansieteam.De schaal is de belangrijkste beslissende factor van de overlevingsstrategie van het team: als het kleine team een ​​stabiele kern handhaaft, zal hun overlevingstijd langer zijn, maar het grote team toont een mobiel mechanisme voor leden om langer te overleven (56).

Met de versnelling van de wetenschap en in toenemende mate complexiteit worden de tools die nodig zijn om kennis uit te breiden in toenemende mate verbeterd in termen van schaal en nauwkeurigheid.Voor de meeste individuele onderzoekers is de waarde van onderzoekstools te hoog en is er geen markt, maar hetzelfde geldt voor de meeste instellingen.Academische samenwerking is altijd een belangrijke oplossing geweest om dit probleem op te lossen, zodat middelen kunnen worden geconcentreerd op wetenschappelijk onderzoek.

De grootschalige sterke botsingsmachine van het Europees Nuclear Research Center is de grootste en krachtigste deeltjesbotsingsmachine ter wereld. van impact.Naarmate de schaal toeneemt, worden de waarde en het risico gerelateerd aan de “grote wetenschap” echter onmiddellijk gegenereerd (2).Hoewel het grotere problemen kan oplossen, vereisen wetenschappelijke repetitieve kwesties dat u het experiment herhaalt, wat misschien onvermijdelijk of economisch is.

Werkers zullen een enorme impact hebben op de wetenschap.Volgens het recente onderzoek (57,58) zullen wetenschappers die Star -medewerkers hebben verloren, een sterke daling van de productiviteit ervaren, vooral als de verspreide partner een gewone onderzoeker is.Het gemiddelde aantal referenties met sterke medewerkers zal met 17 %toenemen, wat de waarde van professionele samenwerking aangeeft (59).

Met het oog op het toenemende aantal auteurs in de onderzoekspapers, wie zou de meeste reputatie moeten hebben?De klassieke theorie van de verkeerde verdeling van de reputatie in de wetenschap is het Matthew -effect (60). Onder hen hebben wetenschappers die deelnemen aan coöperatief werk hun reputatie hebben overtroffen vanwege hun bijdragen.Het is moeilijk om de geloofwaardigheid toe te wijzen voor samenwerkingsdeelnemers, omdat het niet gemakkelijk kan worden onderscheiden van persoonlijke bijdrage (61).Het is echter mogelijk om de gemeenschappelijke modus van het artikel van de gemeenschappelijke auteur te controleren om de reputatie te bepalen die door elke co -auteur in de groep (62) wordt verdeeld.

7. De dynamiek achter de referentiehoeveelheid

Academische referenties zijn nog steeds de reguliere manieren om academische prestaties in de wetenschap te meten.Gezien de langetermijnafhankelijkheid van reguliere referentienormen (63-66), is de dynamische wet verzameld door citaten geverifieerd door generaties wetenschappers.Volgens Price (67) baanbrekende onderzoek is de verdeling van de citaten van wetenschappelijke artikelen sterk georiënteerd: veel artikelen zijn nooit aangehaald, maar de baanbrekende artikelen kunnen 10.000 of meer referenties verzamelen.Deze ongelijke citatieverdeling is een krachtige, natuurlijke en innovatieve kenmerken van wetenschappelijke veranderingen.Wanneer de krant door het bureau wordt gegroepeerd, wordt het ook vastgesteld (68).En als het aantal referenties van een paper wordt gedeeld door het gemiddelde citaat van de klasgenootafdeling in hetzelfde jaar, is de verkregen scoreverdeling in principe niet anders dan alle disciplines (69, 70) (figuur 5A).

Dit betekent dat de invloed van artikelen die door verschillende disciplines zijn gepubliceerd door het relatieve referentievolume te bekijken.Een wiskundig papier dat 100 citaten verzamelt, heeft bijvoorbeeld een hogere impact van het onderwerp dan de microbiologische artikelen van 300 citaten.

Figuur 5 De algemeenheid van de citatiedynamiek

(A) Als het aantal referenties van elk artikel C behalve het gemiddelde aantal referenties van alle artikelen van het onderwerp C0, dan is de referentieverdeling van artikelen gepubliceerd in dezelfde discipline en jaar, elke discipline is in principe uniform.De stippellijn is een normale statenfittingcurve.(69)

(B) De geschiedenis van de vier artikelen die zijn gepubliceerd in de vier artikelen die in 1964 in de “Physical Review” zijn gepubliceerd, volgens de unieke dynamische keuzes, toonde de “Jump Decay” -modus (Blue), Peak Delay (Purple Red), nummer van citatenhoeveelheid stabiele modus (groen) en de citatieindex steeg (rood).(C. Single Paper) Citatie wordt bepaald door drie parameters: fitness λ, onmiddellijk μ en een lange levensduur σ.Door middel van geschikte (λ, μ, σ) parameters worden de referenties van elk artikel in elk artikel in elk artikel samengevoegd tot een algemene functie, wat hetzelfde is voor alle disciplines.(77)

De gedistribueerde staartinformatie kan het aantal hoogfluentiële papieren vastleggen en het opgebouwde mechanisme van het aantal stuurprogramma’s onthullen.Recente analyse toont aan dat het de verdeling van de machtswet volgt (71-73).De staart van de kracht van de kracht kan worden gegenereerd door het proces van het verzamelen van voordelen (74), en de netwerkwetenschap noemt het de voorkeursbijlage (75), wat aangeeft dat de waarschijnlijkheid van de proefcriptie toeneemt met het aantal referenties ervan heeft zich verzameld.

Een dergelijk model kan de modelverklaring verbeteren met andere kenmerken van referentiedynamiek, zoals verouderd gebruik van kennis.De hoeveelheid van het artikel neemt af (76, 79, 106) in de loop van de tijd, of het kan ook een fittingparameter (fitnessparameter) gebruiken om aantrekkelijk te zijn voor de wetenschappelijke gemeenschap (77,78) voor elk artikel.Slechts een klein deel van de artikelen kan niet worden beschreven door de bovenstaande veronderstellingen, “Sleeping Beauty” genoemd, omdat ze een tijdje na de publicatie onbeheerd zijn, maar na een periode van tijd krijgen ze plotseling veel aandacht en citaten (80 , 80, 80, 80, 80, 80, 80 ,, 80, 80. 81).

Het bovengenoemde formatiemechanisme kan worden gebruikt om de referentiedynamiek van een enkel papier te voorspellen.De waarschijnlijkheid van een voorspellingsmodel (77) veronderstelt dat de cither van het papier afhankelijk is van het aantal eerdere referenties en houdt rekening met de verouderde factor van elk artikel en de adaptieve parameter (figuur 5, b, c) om dit aantal referenties van te voorspellen van het artikel.Hieruit kan worden afgeleid dat de impact op lange termijn van een bepaald wetenschappelijk onderzoekswerk (77).Andere studies hebben voorspellingsindicatoren bepaald met betrekking tot de invloedsfactor (82), zoals periodieke impactfactor (72).Sommige studies geven aan dat de H-index van een wetenschapper (83) nauwkeurig kan worden voorspeld (84).Hoewel de accumulatie van wetenschappers en de accumulatie van de H-index wordt overwogen, zal de niet-afleverigheid worden verminderd (85).

Achter de inconsistentie van het gebruik van kwantitatieve beoordelingsindicatoren in de wetenschap en de gemeenschappelijke statistische gegevens, is het interne mechanisme voor het genereren van deze gegevens een zeer belangrijk mechanisme in wetenschappelijk onderzoek.

8. Outlook

Hoewel wetenschappelijk onderzoek zijn universaliteit heeft, maken de achtergrondverschillen in de inhoudelijke disciplines van cultuur, gewoonten en voorkeuren het moeilijk om bepaalde cross -domain -inzichten op sommige gebieden te begrijpen, en het is moeilijk om het overeenkomstige beleid te implementeren.De verschillen in de problemen, gegevens en vaardigheden die door elke discipline zijn vereist, tonen aan dat verdere inzichten kunnen worden verkregen uit wetenschappelijk onderzoek op specifieke gebieden.Deze studies simulatie en voorspellen voldoen aan de behoeften en kansen in elk vakgebied.Voor jonge wetenschappers bieden de resultaten van wetenschappelijk onderzoek in het verleden effectieve inzichten in wetenschappelijk onderzoek, waardoor ze worden begeleid om toekomst te voorzien (Box1).

Box1: Lessen voor ons wetenschappelijk

Innovatie en traditie: pure, ware innovatie en hoog -disciplinaire ideeën kunnen mogelijk niet de wetenschappelijke invloed bereiken die ze kunnen bereiken.Om de invloed ervan te verbeteren, moeten nieuwe ideeën worden geplaatst onder de bestaande discipline -omgeving (26).

Persistentie: zolang je blijft studeren, zal er nooit “te oud” zijn in het concept van wetenschappers (49).

Samenwerking: nu is het onderzoeksmodel op weg naar het team, dus deelname aan samenwerking is zeer voordelig.Het werk van kleine teams is vaak storender en die sterke teams hebben vaak grotere middelen om meer invloedrijk werk te doen (4,50,53).

Reputatie: de meeste reputatie zal behoren tot de co -auteur van dezelfde taak op het gebied van literatuur (62).

Fonds: hoewel het beoordelingsteam belooft innovatie te ondersteunen, zijn ze eigenlijk meer geneigd om innovatie te negeren.De financieringsinstellingen moeten de recensent vragen om te evalueren en te innoveren, niet alleen het succes dat in hun gedachten wordt voorspeld (24).

De bijdrage van de wetenschap is om een ​​gedetailleerd inzicht te krijgen in de relatie tussen de relatie tussen wetenschappers, instellingen en ideeën.Kortom, deze gegevensgestuurde (gegevensgestuurde) werksupplementen zijn het ontbreken van gerelateerde onderzoeksgebieden, zoals economie (30) en wetenschappelijke sociologie (60,86).

Causale schatting is een typisch voorbeeld van economie.Het evalueren van de causale relatie is een van de meest benodigde toekomstige ontwikkeling in de wetenschap: veel beschrijvende studies onthullen de sterke correlatie tussen de wetenschappelijke onderzoeksstructuur en het succes van het succes, maar de mate van “veroorzaakte” resultaten van de specifieke structuur is niet onderzocht – We kennen geen oorzaak en gevolg achter correlatie.

Door een nauwere coöperatieve relatie met onderzoekers tot stand te brengen, kan de wetenschap de verbinding die wordt gevonden uit modellen en grootschalige gegevens beter identificeren.Het experiment van de wetenschap is echter misschien de grootste uitdaging waar de wetenschap niet voor staat.Bereik willekeurige controletests zullen het onderzoeksproces van individuen of wetenschappelijke instellingen die worden ondersteund door belastingen veranderen.

Daarom zullen in de nabije toekomst de quasi-experimentele benaderingen het wetenschappelijke onderzoek domineren.

Het meeste wetenschappelijke onderzoek maakt gebruik van wetenschappelijke onderzoeksliteratuur als de belangrijkste gegevensbron, wat betekent dat de onderzoeksobjecten van dit discipline -denken en ontdekken die succesvolle gevallen zijn.Het meeste wetenschappelijk onderzoek is echter mislukt en soms zelfs een enorm falen.Gezien het aantal keren dat het falen van wetenschappers meer is dan succes en falen, is het essentieel voor begrip en waar, waarom en hoe het wetenschappelijke systeem niet te begrijpen en te verbeteren.Deze studies kunnen zinvolle richtlijnen bieden voor de reproduceerbare crisis en ons helpen het probleem van de bestandsladen op te lossen.Door creatieve activiteiten te onthullen, kunnen deze studies ook de interpretatie van menselijke creativiteit aanzienlijk bevorderen.

Het wetenschappelijke systeem en het economische systeem zijn vergelijkbaar.Dit houdt in dat de klas ook bestaat in het wetenschappelijke onderzoekssysteem. Onder hen worden de “rijke mensen rijker” de verspreiding van nieuwe ideeën onderdrukken, vooral die nieuwe wetenschappers en degenen die niet voldoen aan de traditionele identiteit van specifieke gebieden.

Het wetenschappelijke systeem kan worden verbeterd door het aantal en de reikwijdte van prestatie -indicatoren uit te breiden.In dit opzicht zijn het formuleren van de alternatieve indicatoren van de statistieken voor het web (88), sociale media (89) activiteit en sociale impact (90) geformuleerd.Andere gemeten dimensies omvatten ook informatie (zoals gegevens) (91) gedeeld door wetenschappers en concurrenten, evenals de hulp die ze bieden aan hun collega’s (92), en de betrouwbaarheid van hun reviewers als collega’s (93).

Omdat echter een groot aantal indicatoren vereist is, is er meer werk vereist om de rol van elke indicator en de inhoud die niet is vastgelegd te begrijpen om een ​​zinvolle verklaring te garanderen en misbruik te voorkomen.De wetenschap kan verschillende bijdragen leveren door modellen te leveren. Deze modellen kunnen de dekking van wetenschappelijke prestatie -indicatoren en het mechanisme erachter een dieper begrijpen.Het ervaringsmodel dat wordt waargenomen bij het gebruik van alternatieve indicatoren (bijvoorbeeld verdeling van de literatuurdownload) zal ons in staat stellen de relatie tussen hen (94) tussen het op hoeveelheid gebaseerde meetsysteem te verkennen en de werking van de donkere doos te identificeren.

De combinatie van indicatoren op basis van verwezen hoeveelheden en andere indicatoren zal de gediversifieerde ontwikkeling van wetenschappelijk onderzoek bevorderen en de divisie van arbeid van wetenschappelijk onderzoeksproductiviteit realiseren.Wetenschap is een ecosysteem waarvoor niet alleen publicaties vereist, maar ook experts, leraren en experts die aandacht besteden aan details.We moeten vragen kunnen stellen over roman, het veranderen van innovatie en mensen die vragen kunnen beantwoorden.Als nieuwsgierigheid, creativiteit en kennis effectief kunnen worden gecommuniceerd -vooral informatie over de toepassing van wetenschap en technologie en sociale impact, kan meer gediversifieerde methoden duplicatie verminderen en de wetenschap kan bloeien (95).

Een probleem dat de wetenschap probeert op te lossen, is de verdeling van wetenschappelijke fondsen.Het huidige peer review -systeem heeft vooroordelen en tegenstrijdigheden (96).Verschillende alternatieve plannen zijn voorgesteld, zoals willekeurige distributiefondsen (97), waarbij het fondsgerichte fonds (31) niet betrokken is, waarbij het voorstel- en beoordelingssysteem niet wordt betrokken voor het online publiek (98). 99) en wetenschappers crowdfunding (100) fondsen.

Een belangrijk gebied van het toekomstige onderzoek van wetenschap (wetenschap) is te integreren met machine learning en kunstmatige intelligentie, waardoor objectieve machines met mensen kunnen werken.Deze nieuwe tools zullen een aangenaam diepgaande zijn, omdat machines de horizon van wetenschappers kunnen verbreden dan menselijke medewerkers.Zelfdrogende voertuigen zijn bijvoorbeeld machine learning -technologie, wat een succesvolle combinatie is van menselijke rij -rijtechnologie en onbekende rijgewoonten.Het onderzoek van mentale machinepartnerschap biedt een breed scala aan positieve effecten op beslissingen op het gebied van hygiëne, economie, samenleving en rechten (101-103).Hoe de wetenschap te verbeteren door de relatie tussen machines en spirituele ziel, en hoe de wetenschapsontwikkeling effectiever te regelen?Deze kwesties helpen ons de toekomstige wetenschap te begrijpen.

referenties

1. E. Garfield, Citation Indexes for Science;

PMID: 14385826

2. D. J. S. Price, Little Science, Big Science (Columbia Univ. Press, 1963).

3. J. G. Foster, A. Rzhetsky, J. A. Evans, handel en innovatie in de onderzoeksstrategieën van Scientis.

0003122415601618

4. S. Milojević, Kwantificering van de cognitieve omvang van de wetenschap.

5. T. Kuhn, M. Perc, D. Helbing, overervingspatronen in citatienetwerken onthullen wetenschappelijke memes.

6. R. Klavans, K. W. Boyack, welk type citatieanalyse genereert de meest nauwkeurige taxonomie van wetenschappelijke en technische kennis?

7. U. Shwed, P. S. Bearman, de tijdelijke structuur van wetenschappelijke consensusvorming.

8. J. Bruggeman, V. A. Traag, J. Uitermark, het detecteren van groepen via netwerkgegevens.

9. F. Shi, J. G. Foster, J. A. Evans, Weven the Fabric of Science:

Dynamische netwerkmodellen van Science’s Underolding Structure.

10. L. M. A. Bettencourt, D. I. Kaiser, J. Kaur, Scientific Discovery and Topology Transitions in Collaboration Networks.

J.Joi.2009.03.001

11. X. Sun, J. Kaur, S. Milojević, A. Flammini, F. Menczer, Social Dynamics of Science.

12. T. S. Kuhn, The Essential Tension: Selectd Studies in Scientific Tradition and Change (Univ. Of Chicago Press, 1977).

13. P. Bourdieu, de specificiteit van het wetenschappelijk veld en de sociale omstandigheden van de voortgang van de rede.

053901847501400602

14. T. Jia, D. Wang, B. K. Szymanski, Kwantificerende patronen van evolutie van onderzoeksinteresse.

15. A. Rzhetsky, J. G. Foster, I. T. T. Foster, J. A. Evans, experimenten kiezen om de ontdekking van de verzameling te versnellen.

Doi: 10.1073/pnas.1509757112; PMID: 26554009

16.

17. S. B. Nissen, T. Magidson, K. Gross, C. T. Bergstrom, publicatiebias en de canisatie van valse feiten.

18. L. Yao, Y. Li, S. Ghosh, J. A. Evans, A. Rzhetsky, Health ROI als een maatregel voor verkeerde uitlijning van biometale behoeften en middelen. PMID: 26252133

19. C. S. Wagner et al., Benaderingen van International International (2011).

20. V. Larivière, S. Haustein, K. Börner, interdisciplinariteit op lange afstand leidt tot hogere wetenschappelijke impact.

21. K. J. Boudreau, E. C. Guinan, K. R. Lakhani, C. Riedl, overkijkt en kijkt verder dan de Unitedory Frontier:

Intellectuele afstand, nieuwigheid en bron Alocatie in de wetenschap.

22. E. Leahey, J. Moody, Sociology Innovation via Subfield

Integratie. Soc.

23. A. Yegros-Yegros, I. RaFols, P. D ’Est

Onderzoek leidt tot de impact van God?

24. L. Bromham, R. Dinnage, X. Hua, interdisciplinair onderzoek heeft consequent Lowe.

25. D. Kim, D. B. Cerigo, H. Jeong, H. Youn, technologisch profiel en uitvindingen Future Impact.

26. B. Uzzi, S. Mukherjee, M. Stringer, B. Jones, Atypische combinaties en wetenschappelijke impact.

27. J. Wang, R. Veuglers, P. Stepha, “Bias tegen nieuwigheid in de wetenschap: een waarschuwende verhalen over bibliometrische indicatoren” (NBER Working Paper No. 22180, National Bu Reau of Economic Research, 2016).

28. J. P. Walsh, Y.-N. Lee, The Bureaucratisation of Science.

29. A. M. Petersn, M. Riccaboni, H. E. Stanley, F. Pammolli, persistentie en onzekerheid in de academische carrière. Proc.

30. P. E. Stephan, How Economics vormt de wetenschap (Harvard Univ.

Press, 2012).

31. P. Azoulay, J. S. Graff Zivin, G. Manso, stimulans en creativiteit: bewijsmateriaal van de Academic Life Sciences.

J.1756-2171.2011.00140.x

32. R. Freeman, E. Weinstein, E. Marincola, J. Rosenbaum, F. Solomon, Competition and Careers in Biosciences.

294, 2293–2294 (2001).

33.

34. V. Larivière, C. Ni, Y. Gingras, B. Cronin, C. R. Sugimoto, Bibliometrics: Global Genetric Disparites in Science 504, 211–213 (2013).

PMID: 24350369

35. S. F. Way, D. B. Larremore, A. Clauset, in Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web (www ’16) (ACM, 2016), pp. 1169–1179.

36. J. Duch et al., De mogelijke rol van hulpbronnenvereisten en academisch carrière-keuze risico op genderverschillen in publicatiesnelheid en impact. PMID: 23251502

37. J. D. West, J. Jacquet, M. M. King, S. J. Correll, C. T. Bergstrom, The Role of Genery Authorship.

38. X. H. T. Zeng et al., Verschillen in samenwerkingspatronen in discipline, carrière en geslacht.

39. T. J. Ley, B. H. Hamilton, The Genera Gap in NIH Grant Application.

40. C. A. Moss-Racusin, J. F. Dovidio, V. L. Brescoll, M. J. Graham, J. Handelsman, Subiter Biase Studenten van de faculteiten.

(2012).

41. R. van Noonden, Global Mobileity: Science on the Move.

42. O. A. Doria Arrieta, F. Pammolli, A. M. Petersen, Kwantificering

De negatieve impact van braindrain op de integratie van de Europese wetenschap.

Sciadv.1602232; PMID: 28439544

43. C. Franzoni, G. Scellato, P. Stephan, het voordeel van The Mover: de superieure prestaties van migrerende wetenschapper. 040

44. C. R. Sugimoto et al., Wetenschapper is impact geweest wanneer ze vrij zijn om te bewegen.

45. A. Clauset, S. Arbesman, D. B. Larremore, systematische ongelijkheid en hiërarchie in faculteitenwervingsnetwerken.

46. ​​P. Deville et al., Carrière op de beweging: Geogram, Stratification en Scientific Impact.

47. A. M. Petersen et al., Reputatie en impact in academische carrières.

48. D. K. Simonton, Creatieve productiviteit: een voorspellend en verklarende model van loopbaantrajecten en bezienswaardigheden.

0033-295X.104.1.66

49. R. Sinatra, D. Wang, P. Deville, C. Song, A.-L. Barabási, Kwantificering van de evolutie van individuele impact. : 27811240

50. S. Wuchty, B. F. Jones, B. Uzzi, de toenemende dominantie van teams in de productie van kennis.

51. N. J. Cooke, M. L. Hilton, Eds., Verbetering van de effectiviteit van Team Science (National Academies Press, 2015).

52. V. Larivière, Y. Gingras, C. R. Sugimoto, A. Tsou, Team Size Matters: samenwerking en wetenschappelijke impact sinds 1900. J. Assoc.

Doi: 10.1002/asi.23266

53. L. Wu, D. Wang, J. A. Evans, grote teams hebben wetenschap en technologie ontwikkeld; 7 september 2017).

54. B. F. Jones, The Burden of Knowledge and the “Deth of the Renaissance Man”: wordt innovatie moeilijker? X

55. S. Milojevi, Principes of Scientific Research Team Formation and Evolution.

56. G. Palla, A.-L. Barabási, T. Vicsek, kwantificerende sociale groepsevolutie.

57. G. J. Borjas, K. B. Dara, welke leeftijdsgenoten zijn ertoe aan?

58. P. Azoulay, J. G. Zivin, J. Wang, Superstar Extinction.

59. A. M. Petersen, het kwantificeren van de impact van zwakke, sterke en superbanden in wetenschappelijke carrières.

60. R. K. Merton, The Matthew Effect in Science.

61. L. Allen, J. Scott, A. Brand, M. Hlava, M. Altman, Publishing: Credit Where Credit is verschuldigd.

62

63. L. Waltman, een overzicht van de literator over de indicatoren van de stad.

64. J. E. Hirsch, een index om het wetenschappelijk van een individu te kwantificeren

Onderzoeksoutput.

65. H. F. MOED, citatieanalyse in onderzoeksevaluatie (Springer, 2010).

66. E. Garfield, City Analysis als hulpmiddel bij de evaluatie van het dagboek.

Science 178, 471–479 (1972).

67. D. J. de Solla Price, Networks of Scientific Papers.

149, 510–515 (1965).

68. q.

Karakterisering van wetenschappelijke productie en consumptie in de natuurkunde.

69. F. Radicchi, S. Fortunato, C. Castellano, Universaliteit van citaatafstand: naar een objectieve maatregel voor wetenschappelijke impact.

17268–17272 (2008).

PMID: 18978030

70. L. Waltman, N. J. Van Eck, A. F. J. Van Raan, Universaliteit van Citation DistanceOS Revisite.

71. M. Golosovss, S. Solomon, Runaway Events domineren de zware staart van stadsverdelingen. /E 2012-01576-4

72. C. Stegehuis, N. Litvak, L. Waltman, die de impact op lange termijn van recente publicaties voorspelt.

73. M. Thelwall, de gediscretiseerde lognormale en gehaakte machtswetverdelingen voor complete stadsgegevens: de beste opties voor modellering en regressie. 10, 33 6–346 (2016).

74. D. de Solla Price, een algemene theorie van bibliometrische en andere cumulatieve voordeelprocessen.

75. A.-L. Barabási, R. Albert, Emergency of Scaling in Random Networks.

76. P. D. B. Parolo et al., Aandachtsbederf in de wetenschap.

77. D. Wang, C. Song, A.-L. Barabási, kwantificering van wetenschappelijke impact op de lange termijn.

78. Y.-H. EOM, S. Fortunato, karakterisering en modellering van citaatdynamiek.

79. M. Golosovsky, S. Solomon, Stochastic Dynamical Model van een groeiend citaatnetwerk op basis van een zelfverblindende proint proint Prys.

80.

81. Q. Ke, E. Ferrara, F. Radicchi, A. Flammini, definiërend en en

Sleepsels in de wetenschap identificeren.

82. I. Tahamtan, A. Safipour Afshar, K. Ahamdzadeh, factoren die het aantal citaten beïnvloeden: een uitgebreid overzicht van de literator.

83. 40045

84. D. E. Acuna, S. Allesina, K. P. Kording, Future Impact: Predicting Scientific Success.

85. O. Penner, R. K. Pan, A. M. Petersen, K. Kaski, S. Fortunato, over de voorspelbaarheid van toekomstige impact in de wetenschap.

86. J. R. Cole, H. Zuckerman, in het idee van sociale structuur: papieren ter ere van Robert K. Merton, L. A. Coser, ed. (Harcourt Brace Jovanovich, 1975), pp. 139–174.

87. P. Azolay, onderzoeksefficiëntie: zet de wetenschappelijke methode aan op

Onszelf.

PMID: 22481340

88. M. Thelwall, K. Kousha, Webindicatoren voor onderzoeksevaluatie. 08

89. M. Thelwall, K. Kousha, Webindicatoren voor onderzoeksevaluatie.

90. L. Bornmann, wat is maatschappelijke impact van onderzoek en hoe kan het worden beoordeeld?

91. C. Haeussler, L. Jiang, J. Thursby, M. Thursby, Specifieke en algemene informatie onder concurrerende academische onderzoeker. .

92. A. Oettl, Sociology: Honor the Nut.

93. S. Ravindran, “Krediet krijgen voor peer review,” Science, 8 februari 2016;

94. R. Costas, Z. Zahedi, P. Wouters, doen “Altmetrics” Correlatie met citaten? Doi: 10.1002/asi.23309

75. A.-L. Barabási, R. Albert, Emergency of Scaling in Random Networks.

76. P. D. B. Parolo et al., Aandachtsbederf in de wetenschap.

77. D. Wang, C. Song, A.-L. Barabási, kwantificering van wetenschappelijke impact op de lange termijn.

78. Y.-H. EOM, S. Fortunato, karakterisering en modellering van citaatdynamiek.

79. M. Golosovsky, S. Solomon, Stochastic Dynamical Model van een groeiend citaatnetwerk op basis van een zelfverblindende proint proint Prys.

80.

81. K. Ke, E. Ferrara, F. Radicchi, A. Flammini, het definiëren van slapende schoonheden in de wetenschap. 26015563

82. I. Tahamtan, A. Safipour Afshar, K. Ahamdzadeh, factoren die het aantal citaten beïnvloeden: een uitgebreid overzicht van de literator.

83. 40045

84. D. E. Acuna, S. Allesina, K. P. Kording, Future Impact: Predicting Scientific Success.

85. O. Penner, R. K. Pan, A. M. Petersen, K. Kaski, S. Fortunato, over de voorspelbaarheid van toekomstige impact in de wetenschap.

PMID: 24165898

86. J. R. Cole, H. Zuckerman, in het idee van sociale structuur: papieren ter ere van Robert K. Merton, L. A. Coser, ed. (Harcourt Brace Jovanovich, 1975), pp. 139–174.

87. P. Azolay, onderzoeksefficiëntie: draai de wetenschappelijke methode op onszelf.

88. M. Thelwall, K. Kousha, Webindicatoren voor onderzoeksevaluatie. 08

89. M. Thelwall, K. Kousha, Webindicatoren voor onderzoeksevaluatie.

90. L. Bornmann, wat is maatschappelijke impact van onderzoek en hoe kan het worden beoordeeld?

91. C. Haeussler, L. Jiang, J. Thursby, M. Thursby, Specifieke en algemene informatie onder concurrerende academische onderzoeker. .

92. A. Oettl, Sociology: Honor the Nut.

93. S. Ravindran, “Krediet krijgen voor peer review”, Science, 8

Februari 2016; www.sciencemag.org/careers/2016/02/

Get-credit-peer-review.

94. R. Costas, Z. Zahedi, P. Wouters, doen “Altmetrics” Correlatie met citaten? Doi: 10.1002/asi.23309

Compilatie: Jizhi Club Translation Group

Bron: Wetenschap

Originele titel: Science of Science

Origineel adres:

https://sclence.sciencemag.org/content/359/6379/eaao0185

Originele titel: “Science Long Text: What Is Science | Spring Festival Special”