你所不知的科研合作评价NatureIndex引入多边合作评分机制,EditSprings,艾德思



在过去相当长的时期内,科学研究处于相对分散/缺乏组织的状态中,科学研究是个体进行的 " 自由研究 ' .科学研究主要靠那些 " 大师 ' 和 " 发明家 ' 来完成.而随着现代科学研究的深入,科研合作的重要性正被人们所认识.进行科研合作是攻克科学难关/促进科技进步的需要.目前,由于学科之间交叉越来越广泛,研究团队内部以及团队之间的合作也越来越频繁,由合作产生的科研成果数量与质量已远超过独立研究团体或个人(参见我们之前的论文: "自然指数':中国科研文章的表现与不足 .为了衡量研究公司在高质量科研产出中的合作水平,自然指数推出了一项评价新指标 --- 多边合作得分( Multilateral Collaboration Score, MCS ).

合作研究有一下几种模式:第一,一家研究公司与多家合作 ; 第二,即一组公司与另一组公司合作,就像一个城市与另一个城市合作;第三,一组研究公司内部的合作( 图 1 ).

图 1. 三种不同的科研合作模式 1

多边合作得分( MCS )针对的合作公司不仅仅是一个或两个,而是三个或更多的研究公司.在合作发表文章的案例中, 2015 年至 2017 年自然指数追踪了期刊上的研究文章超过一千名作者,这些文章的合作公司达到了数百家.如图 1 所示, 2015 - 2017 年自然指数追踪的期刊中发表的论文有 42 ％是三个或更多研究公司合作的结果(图 2 ).

图 2. 2015 - 2017 年自然指数追踪不同研究公司发表的论文百分数 1

多边合作得分( MCS )针对单个或多个研究公司,其评价范围超出了现有的自然指数的双边合作得分( bilateral collaboration score , CS )指标( CS 仅针对两家研究公司). MCS 通过每篇论文作者所占份额的分数( fractional count , FC )来计算,通常把论文的总 FC 设定为 1 . 例如,给定论文中有来自五个不同公司的五名合作作者,且每个公司被分配给总 FC 的份额相等,这种情况下 MCS 为 1/5= .当然这是理想的平均情况.

实际情况是,每个公司的 FC 并不均一.因此,为了计算一篇合作论文研究公司 A 的 MCS ,首先需要用该论文的 A 研究公司 FC 除以合作公司数( n )减 1 ( n-1 )(即 MCS=FC/(n-1) );然后对其他与之合作的每个研究公司( B,C,D )的 MCS 进行相同的计算. 最后,单个公司的 MCS ( A )为,与其合作的研究公司( B,C,D ) MCS 值两两相加的总和(即( A + B ) + ( A + C ) + ( A + D )等.

举个例子,四个公司( n = 4 )合作撰写了一篇发表在<自然>的论文" An absorption profile centred at 78 megahertz in the sky-averaged spectrum ',亚利桑那州立大学( ASU )的 FC 为 ,麻省理工学院( MIT )为 00 ,科罗拉多博尔德大学( CU-Boulder )为 ,而 Santisima Concepcion ( UCSC 智利)大学为 .(表 1 )

表 1. 四家研究公司合作发表的一篇文章中各研究公司的 FC 值 1

为了计算 ASU 的 MCS ,我们首先将其 FC 除以 3 ( 4-1 ),即 / 3 = 22 ,照此,每个公司的 MCS 都进行相同的计算,再将每对公司的 MCS 值两两相加. 因此对于 ASU 的 MCS 计算如下:( ASU + MIT = 89 ) + ( ASU + CU-Boulder = 44 ), + ( ASU + USCS 智利 = 44 ) = ,那么 ASU 在这篇 Nature 论文的 MCS 为 . ( 表 2)

表 2. 四家研究公司合作发表的一篇文章中各研究公司计算的 MCS 值 1

总结一下,个别研究公司的总 MCS 是其与两个或更多其他公司合作的所有 MCS 的总和. 该指标还允许通过对其研究公司 MCS 分数求和来计算研究公司群体的 MCS .

结语: MCS 为我们评价研究公司内部或研究公司之间的科研合作水平和质量提供了一个相对客观的指标.当然,无论合作评价指标怎样,如果我们想要在自己的领域有所突破,相关领域内或跨学科的科研合作是必然趋势,更重要的是,合作能让我们更有精力专注于把自己的专业做深做透,此外,从国家层面上讲,科研合作避免了重复投资和资源浪费,不用把每个课题组都建设成大而全但缺乏特色的研究组.

参考文献:

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