ارزیابی کمی سیر تکامل ضریب تاثیر علمی شخصی (مقاله ترجمه شده)

آشناییدر اغلب جنبه های عملکرد بشری، از ورزش تا مهندسی، مسیر پیشرفت خوب به منحنی یادگیری تند و تلاش طولانی نیازمند است. علم نیز از این قاعده مبرا نیست: اکتشافات برجسته اغلب بر نشریات با تاثیر کمتر مقدم بوده است. اما صرف نظر از تمایل رو به رشد برای تشخیص دانشمندان خوب تاکنون، الگوهای تخصصی جدیدی که مزیت علمی را مشخصه بندی نماید ناشناخته باقی مانده است.انگیزه اساسی تحقیقچگونه تاثیر و بهره وری در یک تخصص علمی تغییر خواهد کرد؟ آیا ضریب تاثیر که معمولا شایعترین معیار بازدهی علمی مربوطه است، از الگوهای پیش بینی شده ای پیروی خواهد کرد؟ آیا می توانیم زمان رسیدن یک دانشمند به موفقیتی برجسته را تخمین بزنیم؟ آیا می توانیم تخصص علمی را از لحاظ کمی و مولفه های تخمینی مدلسازی نماییم؟ با این سوالات ارائه شده، در اینجا به بررسی کمی سیر تکامل ضریب تاثیر و بهره وری در بین هزاران کار علمی خواهیم پرداخت. این کار را با بازبینی تاثیر بلندمدت روی جامعه علمی که براساس معیار تعداد نقل قول از مقالات مشخص شده است، در نشریات ثبت شده علمی از هفت رشته مختلف انجام خواهیم داد.قانون تاثیرگزاری تصادفی: تاریخچه انتشارات دو برنده جایزه نوبل، فرانک ویلزچک (جایزه نوبل فیزیک، 2004) و جان بی فن (نوبل شیمی ، 2002) نشان می دهد که کار با بالاترین تاثیرگزاری می تواند با احتمال یکسان هرجایی از زنجیره مقالات منتشره توسط یک دانشمند باشد. هر خط عمودی مربوط به یک مقاله تحقیقی است. ارتفاع هر خط نشان دهنده تاثیرگزاری مقاله است که براساس تعداد نقل قول ها از مقاله پس از 10 سال کمی سازی شده است. ویلزچک جایزه نوبل را برای اولین مقاله منتشره خود برد، در حالی که فن کار برنده جایزه نوبل خود را حتی پس از بازنشستگی اجباری از دانشگاه، در اواخر دوره کاری خود ارائه کرد.مدل تاثیر تصادفی (R-model)می توانیم از قانون تاثیر تصادفی برای ساختن یک مدل خنثی از کارهای تخصصی دانشمندان بهره ببریم: فرض می کنیم که هر دانشمند زنجیره مقالاتی منتشر می کند که تاثیرشان به طور تصادفی از توزیع تاثیر یکسان (P(c10)) انتخاب شده است. در نتیجه، تنها تفاوت بین دو دانشمند بهره وری کلی N آنهاست. با داشتن توزیع P(c10) و P(N) به عنوان ورودی، مدل R به دست آمده (بخش س4. 2) به طور دقیق تصادفی بودن زنجیره تاثیرگزاری P(N*/N) را بازتولید خواهد کرد، اما دو تخمین را نیز ایجاد خواهد کرد که در تضاد با داده ها است.الف) بهره وری به تنهایی باعث موفقیت می شود: اگر تاثیر هر مقاله به طور تصادفی از P(c10) یکسان انتخاب شود، یک دانشمند بهره ور (با N بالا) تمایل بیشتری به داشتن امتیاز c*10 بالا خواهد داشت (معادلات س7 و س8 را ببینید) (26 و 27). اما مدل R به طور صحیح رشد مشاهده شده به عنوان تابعی از < c*10> را بازتولید نمی کند.خلاصه و بحثبه طور خلاصه، گواهی تجربی را ارائه کرده ایم که تاثیرگزاری به طور تصادفی درون زنجیره انتشارات دانشمند توزیع شده است، و تغییرات موقت تاثیرگزاری در طول دوره کاری دانشمند می تواند با تغییرات بهره وری، شانس و پیشینه توزیع تاثیر شخصی دانشمند توضیح داده شود. این یافته به ما این امکان را داد که قانون بهره وری، شانس و Qیک دانشمند را به طور سیستماتیک حل نماییم، که تخمین می زند مقالات با تاثیر بالای حقیقی به ترکیبی از Q و شانس نیازمندست و بهره وری بالا به تنهایی تاثیر محدودی روی احتمال انجام یک کار با تاثیر بالا در دوره کاری دانشمند خواهد داشت. پارامتر قابل سنجش نمایانگر قابلیت پایدار دانشمند برای انتشار مقالات با تاثیر بالا (یا پایین) است.تمم این معیارهای استفاده شده بازدهی، در طول دوره کاری دانشمند تغییر می کند . درمقابل، Qدرطول دوره کاری یک دانشمند برای اغلب دانشمندان (76%) ثابت است، و توسط یک مقاله یا همکار خاص تغییر چندانی نخواهد کرد. ذات اساسی پارامتر Q با این حقیقت پشتیبانی می شود که معیارهای کنونی استفاده شده برای موفقیت، از مقیاس- h گرفته تا نقل قول های انباشته، می توانند از این معیار Q محاسبه شوند. Q نه تنها مقدار این معیارها ا سنجش می کند بلکه سیرتکامل زمانی آنها را نیز پیش بینی خوهد کرد (شکل 6 ث و ف).تمام یافته های اراده شدهه بالا، براساس زیرمجموعه ای از 2887 فیزیکدان با دوره کاری حداقل 20 سال و مقالات کافی است. دانشمندان به اواسط یا پایان کار تخصصی خود رسیده اند بنابراین می توانند درصورت انتخاب درست در دانشگاه ها، موفق در نظر گرفته شوند. البته یافته های ما برای دانشمندان جوان که دانشگاه را زود ترک کرده و مقالات اندکی منتشر نموده اند صادق نیست.سنجش نقل قول هاسنجش های تاثیرگزاری براساس نقل قول تحت تاثیر سه مساله مهم هستند: 1) نقل قول ها برای مقالات مختلف دینامیک متفاوتی دارند (6و45)، 2) تعداد متوسط نقل قول ها با زمان تغییر می کند، 3) تعداد نقل قول بستگی به زیررشته مربوطه دارد. برای کنارآمدن با مساله 1، ما برای هر مقاله شمار انباشته نقل قولهای دریافتی مقاله تا 10 سال پس از انتشار c10 ، را به عنوان معیاری از تاثیر علمی آن استفاده نمودیم(6و45). با نرمالسازی c10 توسط میانگین <c10> مقالات منتشرشده در یک سال مشابه می توانیم مسائل 2 و 3 را تصحیح نماییم.این مقاله در سال 2016 در مجله ساینس به آدرس science.org توسط دانشگاه نورث ایسترن، بوستون منتشر شده و در سایت ای ترجمه جهت دانلود رایگان ارائه شده است. در صورت نیاز به دانلود رایگان می توانید به پست دانلود رایگان مقاله ارزیابی کمی سیر تکامل ضریب تاثیر علمی شخصی در سایت ای ترجمه مراجعه نمایید.