PlatoBlockchain データ インテリジェンスの科学的生産性を高めたい場合、大規模な研究グループに参加することがなぜ有益なのか。垂直検索。あい。

科学的生産性を高めたいのであれば、大きな研究グループに参加する価値がある理由

相互リンク: 新しい研究は、名声、資金提供、および出版物の間にフィードバック ループが存在し、研究の不平等を強化する可能性があることを示唆しています。 (提供: Shutterstock/Vladyslav Starozhylov)

トップ大学の科学者が、権威の低い大学の科学者よりも多くの論文を発表するのはなぜですか? 新しい研究によると、それは主要な大学の教員が大規模な研究グループを形成する可能性が高く、その結果、生産性が向上するためです (科学。 広告. 8 eabq705)。 そのようなグループは本質的に、多くの仕事を生み出す多くの大学院生やポスドクを雇用するための資金を持っています。

が率いるチームが実施 サム・チャン – ボルダーにあるコロラド大学の計算社会科学者 – この調査では、米国の 1.6 学部の 78 人のテニュアまたはテニュア トラックの教員によって書かれた 802 万件の出版物が調査されました。 論文は 4492 の分野にまたがり、25 つのタイプに分けられました。通常、グループ リーダーが論文の共著者を追加する分野 (物理科学など) と、そのような「グループ コラボレーションの規範」が存在しない分野 (経済学など) です。

各論文の共著者の所属を調べた後、Zhang のチームは、教員が大学院生やポスドクと共同で記事を書いたかどうかを調べました。 後輩スタッフと一緒に書いた論文は教員の「グループ生産性」としてカウントされ、彼らのインプットなしで書かれた論文は「個人の生産性」として記述されました。

グループ規範と非グループ規範の分野の教員は、個人の生産性が類似していることがわかりました。年間平均論文数はそれぞれ 0.74 と 0.78 です。 しかし、グループの生産性に関しては、グループ基準の分野の方がうまくいき、非グループ基準の科目の年間 1.92 に比べて 1.05 論文を排出しています。 グループの生産性も、著者の研究所の名声とともに向上しますが、個人の生産性はほぼ同じままです。

Zhang らは次に、大学の大学院生やポスドク研究員の数と生産性がどのように関連しているかを調べたところ、すべての分野で名声によって労働力が不均等に分配されていることがわかりました。 物理科学は非常に大きな不均衡を持っており、上位 10% の研究所では、教員 4.5 人あたり平均 0.5 人の大学院およびポスドク研究者に資金提供を受けていますが、下位の XNUMX 分の XNUMX はわずか XNUMX です。

フィードバックループ

研究グループは、発表した論文の数によって評価されることが多いため、Zhang 氏は、この指標が正のフィードバック ループにつながる可能性があることを懸念しています。 言い換えれば、大規模なグループは多くの論文を書き、より多くの研究助成金をもたらします。 その余分な資金により、彼らはさらに多くの論文を書く研究者を新たに採用することができ、不平等がさらに定着します。

著者らは、このメカニズムがエリート部門の研究者に科学的言説に対する過度の優位性を与えると考えています。 さらに、研究は、トピックが機関の名声によって異なることを示しているため、労働力のより公平な分配は、行われている研究の幅を豊かにする可能性があります.

「部門に資金提供を受けた研究者が存在することは、教員の生産性につながる傾向があり、この労働力は名声によって不平等に分配されます」と Zhang 氏は語った。 物理学の世界. 「では、これらの格差のために研究されていない問題は何ですか? 私たちの研究は、権威の低い機関で資金提供された労働力を増やすことで、科学全体の不平等を減らすことができることを示唆しており、私たちにとって、それは努力する価値のある結果です。」

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