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Science,Nature两大顶级杂志聚焦论文发表
【字体: 大 中 小 】 时间:2013年10月28日 来源:生物通
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关于论文发表,论文的影响力与引用次数,都是科学家们热议的焦点,近期两大顶级杂志:Science与Nature杂志分别发表评论性文章,评述科研成果评价体系的优良,以及影响科研成果影响力的创新性和传统因素。
生物通报道:关于论文发表,论文的影响力与引用次数,都是科学家们热议的焦点,近期两大顶级杂志:Science与Nature杂志分别发表评论性文章,评述科研成果评价体系的优良,以及影响科研成果影响力的创新性和传统因素。
首先在“The maze of impact metrics”这篇文章中,研究人员探讨了今天的评价体系是否能促进最有影响的科学研究的发展?文章认为,确定如何评价研究的影响力的时候,评估者们需要考虑特别措施的作用,并公开他们的评价方法。每个研究资助机构都希望能自助重要科学研究工作,但并没有简单的公式来识别真正重要的研究工作。随着经费的减少,科学家对资源和工作机会的竞争越来越激烈,识别最好的研究工作也变得更加重要。
一些学者认为,现在许多研究者开始专注于如何顺利地赢得资金,并竭力地猜测哪一类科研项目可以在下一期的评估中获得资金,而不再把心思放在如何作好自己的研究上。
而且大学的管理者以及政府越来越依靠这一类评估系统来帮助他们合理地分配资源。而且其他国家的教育领袖对该系统也青睐有加,例如澳大利亚、意大利、德国以及其他国家都设计了相似的评估系统。
就此一些学者采取了积极的行动挑战顶尖期刊的地位。2012年12月,几百名科学领袖、资助机构、期刊(包括Science,但没有Nature)和其他组织聚集在加利福尼亚州旧金山,签署了《研究评估宣言》(DORA),批判了科学界对影响因子的依赖,并签字同意在论文科学价值的基础上评估研究。
另外一篇文章则通过分析近1800万篇科学手稿,具有高度惯常性或新颖性的文章被高度引述的可能性会增加2倍。这表明并不是完全的创新就会获得高论文影响力,因为现有的信息提供的基础可帮助读者对新的发现获取一个立脚点。
来自美国西北大学的研究人员分析了Web of Science上五十年内的发表的近1800万篇科学手稿。为了评判每篇文章中组合的新旧混合数据,他们观察了不同杂志中的每篇论文的参考文献名录,在这里,具体的杂志会作为不同知识领域的代表。
为此研究人员研发出了一种给这些数据评分的方法,他们的体系揭示,展现高度惯常性或新颖性的文章被高度引述的可能性会增加2倍。与他们的单独对等者(人们常说合作会刺激创新)相比,研究人员还调查了科学家团队是否更可能将创新的数据集纳入他们发表的文章中。
研究结果表明,由3位或更多科学家组成的团队作为作者的文章纳入高度新颖元素的可能性会增加近40%。这些数据提示,具有持续影响力的科学研究会在新资讯与众所周知的材料之间取得平衡,而且团队是一种重要的媒介,这种工作可通过该媒介产生。
(生物通:万纹)
原文摘要:
Atypical Combinations and Scientific Impact
Novelty is an essential feature of creative ideas, yet the building blocks of new ideas are often embodied in existing knowledge. From this perspective, balancing atypical knowledge with conventional knowledge may be critical to the link between innovativeness and impact. Our analysis of 17.9 million papers spanning all scientific fields suggests that science follows a nearly universal pattern: The highest-impact science is primarily grounded in exceptionally conventional combinations of prior work yet simultaneously features an intrusion of unusual combinations. Papers of this type were twice as likely to be highly cited works. Novel combinations of prior work are rare, yet teams are 37.7% more likely than solo authors to insert novel combinations into familiar knowledge domains.