The ability to confront new questions, opportunities, and challenges is of fundamental importance to human progress and the resilience of human societies, yet the capacity of science to meet new demands remains poorly understood. Here we deploy a new measurement framework to investigate the scientific response to the COVID-19 pandemic and the adaptability of science as a whole. We find that science rapidly shifted to engage COVID-19 following the advent of the virus, with scientists across all fields making large jumps from their prior research streams. However, this adaptive response reveals a pervasive "pivot penalty", where the impact of the new research steeply declines the further the scientists move from their prior work. The pivot penalty is severe amidst COVID-19 research, but it is not unique to COVID-19. Rather it applies nearly universally across the sciences, and has been growing in magnitude over the past five decades. While further features condition pivoting, including a scientist's career stage, prior expertise and impact, collaborative scale, the use of new coauthors, and funding, we find that the pivot penalty persists and remains substantial regardless of these features, suggesting the pivot penalty acts as a fundamental friction that governs science's ability to adapt. The pivot penalty not only holds key implications for the design of the scientific system and human capacity to confront emergent challenges through scientific advance, but may also be relevant to other social and economic systems, where shifting to meet new demands is central to survival and success.


翻译:应对新的问题、机遇和挑战的能力对人类进步和人类社会的适应能力至关重要,但科学满足新需求的能力仍然不甚为人知。在这里,我们采用了一个新的测量框架来调查对COVID-19流行病的科学反应以及整个科学的适应性。我们发现,在病毒出现后,科学迅速转向与COVID-19接触,所有领域的科学家都从他们以前的研究流中大量跳出。然而,这种适应性反应揭示出一种普遍的“剧烈惩罚 ”, 在那里,新研究的影响使科学家从他们以前的工作中进一步进一步下降。 重刑在COVID-19研究中是严重的,但并不是CVID-19研究所独有的。相反,它几乎适用于整个科学领域,而且在过去五十年中一直在扩大。 进一步的条件,包括科学家的职业阶段、以前的专门知识和影响、协作的规模、使用新的合作者以及资金,我们发现新的重刑依然存在,而且无论这些特点如何,新的重罚仍然具有实质性意义。 重刑在COVID-19研究中是严重的,但是它并不是独特的,它不是独特的,而是对COVID-19的独特的。它几乎适用于整个科学设计能力,而只是要适应科学系统的成功。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
43+阅读 · 2019年6月1日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2019年7月1日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月28日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
12+阅读 · 2019年7月1日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员