斯坦福大学发现美国不到1%科学家发表论文

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发表论文是科学职业最大肆宣传的度量标准之一,几乎每个研究人员都厌恶自己的履历中这部分存在缺口。但这里也有慰藉:一项新研究显示,极少有科学家能每年发表1篇论文。

原文作者:Richard Van Noorden &Dalmeet Singh Chawla

但这150608位科学家掌控了研究期刊,在所有论文中约41%出现了他们的名字。在那些引用率最高的论文中,该精英团体的名字在87%的论文中出现。

一些高引学者似乎是严重的“自引者”,不过研究人员提醒不要对自引加以约束。

这项近日刊登于《科学公共图书馆—综合》期刊的新研究由美国斯坦福大学流行病学家John Ioannidis领导。他与同事Kevin Boyack和Richard Klavans使用爱思唯尔的斯高帕斯数据库,分析了1996年至2011年间全世界1500万位科学家出版的论文,这些论文涉及数个学科。

根据最新披露的数据,世界上最高引的学者并不属于同一类人。从诺贝尔奖获得者到知名博学家,这个名单里还有一些名不见经传的人,比如说来自印度金奈的Sundarapandian Vaidyanathan。和Vaidyanathan类似的人有数百名,他们都有一个共同点,那就是他们的引用量大多来自他们自己的论文,或是合作者的论文。

“我之所以决定研究这个问题,是因为我一生中见过很多有才华的人无法在当前体系和当前限制性资源中生存。”Ioannidis表示。他怀疑只有很少的科学家每年都能发表论文。尽管结果表明这一数字低于1%,但仍让Ioannidis十分惊讶。

来源:pixabay

在那些每年发表超过1篇论文的科学家中,随着论文数量的增加,科学家的数量在锐减:2篇或更多,68221人;3篇或更多,37953人;4篇或更多,23342人;5篇或更多,15464人;10篇或更多,3269。

Vaidyanathan是印度私立威尔科技大学的计算机科学家。根据8月发表在PLos Biology上的一篇论文1,他是个特例,因为算到2017年,他94%的引用量来自他本人或合作者的论文。但是他并不是唯一。该数据库罗列了约10万名研究者,并且发现其中至少250名研究者的引用量有50%以上来自他们自己或合作者,而整体自引率的中位数仅为12.7%。

金沙js55,在这些多产的科学家中,很多人是实验室或研究小组的负责人,他们负责筹集经费、监督研究,最终将自己的名字加入到产出的论文中。Ioannidis表示,另一些人可能是自己有充足工作保障和时间进行各种研究。

这项研究找出了一些潜在的极端自引者,以及他们背后的“引用农场”。引用农场指的是一群科学家大量互相引用的现象。斯坦福大学的医学家John Ioannidis 擅长研究元科学,他也是这项研究的主要作者。他说:“我认为自引农场比我们想象的要普遍。那些自引率超过25%的作者并不一定违背学术伦理,但是加强审查可能是必要的。”

但那些看上去是从高产实验室顺利产出的论文,背后也有非常繁重的工作。“在很多学科中,大量招入的博士生成为廉价劳动力。”Ioannidis及合作者在论文中写道。这些学生可能花费数年进行研究,但只产出了1篇或很少的论文。“在这些案例中,该研究体系可能利用了数百万年轻科学家的工作。”

这是目前已发表的最为庞大的自引数据集,而且发表的时机很恰当,因为资助机构和期刊等对过度自引所引发的问题愈来愈关注。7月,伦敦的出版业咨询机构出版伦理委员会将极端自引列为引用操纵的主要形式之一。极端自引还涉及更大的弊端:招聘、晋升和研究经费拨款决策过度依赖引用数据。

俄勒冈大学的心理学家Sanjay Srivastava表示:“当我们把职业晋升和引用数据挂钩,并且过于关注后者的时候,我们实际上在鼓励自引。”

虽然很多科学家也同意说极端自引是有问题的,但是就极端自引的界定以及相应处理措施,却没有达成一致意见。这背后的部分原因在于,研究者有很多的正当理由来引用自己或同事的研究。

Ioannidis提醒称,他的研究并不会导致对某些研究者的污名化,这主要是因为不同学科和处于不同职业生涯阶段的研究者的自引率千差万别,“这只是提供了一些完整透明的信息,而不应当被用来证明高自引等于学术不端。

数据驱动

Ioannidis和同事并没有侧重从自引的角度发表数据。自引只是研究的一部分,他们的研究还涉及一系列基于标准化引用的指标,涵盖了过去20年里176个科研领域的约10万研究者。

他和美国数据分析公司SciTech Strategies的Richard Klavans和 Kevin Boyack,以及荷兰出版商爱思唯尔的分析主管Jeroen Baas合作,共同编制了数据。数据来自爱思唯尔的Scopus文献数据库。这个团队希望他们的研究能够找到那些推动引用的因素。

但是,他们数据库中最抓人眼球的部分却是自引指标。通过搜索Scopus和科学网一类的订阅数据库,已经可以查找某个作者自引次数的信息了。但是如果不分析不同的学科以及研究者所处的职业阶段,就很难理解这些数据并进行相互比对。

Vaidyanathan是一个极端案例,而且他还从中受益。去年,当时负责印度高等教育的政客,目前是印度环境部长的Prakash Javadekar由于Vaidyanathan的高产和引用数据而授予其2万卢比的奖励,表彰其成为印度最顶尖的学者之一。

Vaidyanathan并没有回应《自然》的评论请求,但是在问答网站Quora上一条涉及威尔科技大学的帖子里,他曾经为自己的引用记录辩白。2017年,他在帖子里写道,由于研究是一个连续的过程,“下一次研究不可能在不参考之前的研究的情况下展开,”此外自引的目的不是为了误导其他人。

另外两个也受到过褒奖的极端自引研究者分别是数学家Theodore Simos和药物化学家Claudiu Supuran,Simos的个人网站上罗列了他所属的研究机构,包括沙特国王大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学和希腊塞萨斯德谟克里特大学,Supuran来自意大利佛罗伦萨大学,同时也附属于沙特国王大学。

Simos的自引率为76%,Supuran为62%。在去年科学网所属的信息服务公司科睿唯安编制的“全球杰出研究者”的6000人表单中,两人都榜上有名。Simos和Supuran都没有回应《自然》的评论请求。科睿唯安则表示他们已经意识到了自引异常的问题,今后的计算方法可能会改良。

该怎么处理自引?

在过去的几年里,研究者对自引的问题愈发重视。2016年的一篇预印本论文2指出,男性研究者引用自己论文的次数比女性研究者多56%。但是去年的一项重复研究发现3,这可能是高产研究者的高自引率导致的,因为他们有更多自己的过往研究可引用,而这和性别没有关系。

2017年,一项研究发现,在2010年一项广受争议的政策实施后,意大利科学家的自引率开始上升。这项政策规定,符合晋升条件的学者必须要满足一些生产效率指标4。

印尼的研究部使用基于引用量的公式来为研究和奖学金拨款。去年,印尼的研究部表示一些研究者使用了不正当的手段提升个人分数,包括过度自引,或是形成相互引用的小团体。印尼的研究部表示已经切断了对15名研究者的资助,并打算将自引量从计算公式中去除,但是有研究者向《自然》表示这项举措尚未实施。

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