Alexander M. Petersen, Santo Fortunato, Raj K. Pan, Kimmo Kaski, Orion Penner, Armando Rungi, Massimo Riccaboni, H. Eugene Stanley, Fabio Pammolli
备注：
Final published version of the main manuscript including additional analysis: 9 pages, 4 figures, 1 table, and full reference list, including those in the Supplementary Information. For the SI Appendix, see http://physics.bu.edu/~amp17/webpage_files/MyPapers/Reputation_SI.pdf
发表信息：
Proceedings of the National Academy of Sciences 111, 15316-15321 (2014)
Reputation is an important social construct in science, which enables informed quality assessments of both publications and careers of scientists in the absence of complete systemic information. However, the relation between reputation and career growth of an individual remains poorly understood, despite recent proliferation of quantitative research evaluation methods. Here we develop an original framework for measuring how a publication's citation rate $Δc$ depends on the reputation of its central author $i$, in addition to its net citation count $c$. To estimate the strength of the reputation effect, we perform a longitudinal analysis on the careers of 450 highly-cited scientists, using the total citations $C_{i}$ of each scientist as his/her reputation measure. We find a citation crossover $c_{\times}$ which distinguishes the strength of the reputation effect. For publications with $c < c_{\times}$, the author's reputation is found to dominate the annual citation rate. Hence, a new publication may gain a significant early advantage corresponding to roughly a 66% increase in the citation rate for each tenfold increase in $C_{i}$. However, the reputation effect becomes negligible for highly cited publications meaning that for $c\geq c_{\times}$ the citation rate measures scientific impact more transparently. In addition we have developed a stochastic reputation model, which is found to reproduce numerous statistical observations for real careers, thus providing insight into the microscopic mechanisms underlying cumulative advantage in science.
Measuring the academic reputation through citation networks via PageRank
客观评估一个学术机构的声望是一项困难和激烈辩论的任务。在过去的几年里，不同类型的大学排名被提出来量化世界上不同研究机构的卓越性。尽管在某些情况下受到批评，但大学排名的相关性正日益得到承认：事实上，排名对机构和政府层面的研究政策设计产生了重大影响。然而，关于什么样的排名是{ \em确切}衡量的争论是持久的。在这里，我们通过测量一个给定机构的学术声誉的定量和可靠的代理，并通过评估其与不同的大学排名的相关性来解决这个问题。具体来说，我们研究了五个不同的Web of Science学科类别的大学之间的引文模式，并使用\pr ~算法对五个产生的引文网络。我们的工作背后的基本原理是，科学引文是由参考文献的声誉驱动的，因此PageRank算法预计将产生一个排名，反映学术机构在特定领域的声誉。我们的研究结果允许量化的威望，一组机构在某一研究领域的基础上，只有硬文献计量数据。鉴于分析的数据量，我们的调查结果在统计上是强大的，不太容易出现偏差，在与特设调查往往采用排名机构，以达到类似的结果。因为我们的研究结果被发现与ARWU主题排名非常相关，我们在论文中提出的方法可能会打开新的学术排名方法的大门，这些方法通过协调学术声望的定性评估与其通过出版影响的定量测量，超越了当前的方法。
A Case Study of Gender Bias at the Postdoctoral Level in Physics, and its Resulting Impact on the Academic Career Advancement of Females
这个典型的美国粒子物理实验的案例研究探讨了性别偏见的问题，以及它如何影响女性在博士后水平以外的物理学领域的学术职业发展前景;我们使用公共数据库来研究Run II Dzero实验中57名前博士后研究人员的整个队列的职业道路，以检查男性和女性是否在性别上被对待-盲目地进行实验。研究发现，女性研究人员的平均生产力明显高于男性同行，但根据其生产力，仅分配了会议演讲量的1/3。研究还发现，在分配会议发言的显着性别偏见似乎有显着的负面影响，对女性的学术生涯的发展。作者拥有粒子物理学博士学位，并作为博士后研究科学家工作了六年，其中五年在费米实验室合作。她目前正在攻读统计学研究生学位。
Complexity Science Hub Vienna（维也纳复杂性科学中心）；Central European University（中欧大学）；Tampere University（坦佩雷大学）；Universidad Nacional Autonóma de México（墨西哥国立自治大学）；Graz University of Technology（格拉茨工业大学）
Nanjing University（南京大学）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；Southeast University（东南大学）；Universita` di Pavia（帕维亚大学）；University College London（伦敦大学学院）；Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Pavia（意大利国家核物理研究所帕维亚分部）
Can the Journal Impact Factor Be Used as a Criterion for the Selection of Junior Researchers? A Large-Scale Empirical Study Based on ResearcherID Data
在研究人员职业生涯的早期，很难评估他们的工作有多好，或者这些学者最终会有多重要或有多大影响力。因此，资助机构，学术部门和其他机构经常使用作者发表的期刊影响因子（JIF）来评估他们的工作，并为未来的工作提供资源和奖励。然而，以这种方式使用JIF受到了严厉的批评。本研究使用了一个包含数千名研究人员个人出版资料的大型数据集，测试了JIF（在其标准化变体中）在职业生涯开始时识别那些从长远来看将取得成功的候选人的能力。这里使用的指标不是纯粹的JIF和引用计数，而是根据Web of Science主题类别和出版年份进行标准化。该研究的结果表明，JIF（在其标准化的变体中）能够区分那些后来发表论文的研究人员，这些论文的引用影响力高于或低于某个领域和出版年份的平均水平-不仅在短期内，而且在长期内。然而，结果的低至中等效应量也表明，JIF（在其标准化变量中）不应被用作识别后期成功的唯一标准：其他标准，如具体研究的新颖性和重要性，学术成就和以前机构的声誉，也应该考虑。
The Distribution of the Asymptotic Number of Citations to Sets of Publications by a Researcher or From an Academic Department Are Consistent With a Discrete Lognormal Model
Consensus and fragmentation in academic publication preferences
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；Copenhagen Center for Social Data Science, University of Copenhagen（哥本哈根大学社会数据科学中心）；Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校环境科学研究合作研究所）；Stanford Doerr School of Sustainability, Stanford University（斯坦福大学道尔可持续发展学院）；Department of Statistics & Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系）；BioFrontiers Institute, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校生物前沿研究所）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）
