Researchers are often evaluated by citation-based metrics. Such metrics can inform hiring, promotion, and funding decisions. Concerns have been expressed that popular citation-based metrics incentivize researchers to maximize the production of publications. Such incentives may not be optimal for scientific progress. Here we present a citation-based measure that rewards both productivity and taste: the researcher's ability to focus on impactful contributions. The presented measure, CAP, balances the impact of publications and their quantity, thus incentivizing researchers to consider whether a publication is a useful addition to the literature. CAP is simple, interpretable, and parameter-free. We analyze the characteristics of CAP for highly-cited researchers in biology, computer science, economics, and physics, using a corpus of millions of publications and hundreds of millions of citations with yearly temporal granularity. CAP produces qualitatively plausible outcomes and has a number of advantages over prior metrics. Results can be explored at https://cap-measure.org/


翻译:研究者通常采用以引证为基础的衡量标准进行评估,这种衡量标准可以为聘用、晋升和供资决定提供信息。有人对以引证为基础的普遍衡量标准激励研究人员最大限度地制作出版物表示关切。这些奖励措施可能不是科学进步的最佳办法。我们在这里提出一个以引证为基础的衡量标准,奖励生产力和口味:研究人员注重影响性贡献的能力。所提出的衡量标准,即CAP,平衡出版物及其数量的影响,从而激励研究人员考虑出版物是否是对文献的有益补充。CAP是简单、可解释和无参数的。我们利用数以百万计的出版物和数以亿计的年度时间粒子引用,对生物学、计算机科学、经济学和物理学高调研究人员的CAP特性进行分析。CAP产生质量上合理的结果,比以前的衡量标准具有若干优势。在https://cap-measure.org/上可以探讨结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼。
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 28 日
科研圈
13+阅读 · 2019年3月10日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 14 日
科研圈
7+阅读 · 2019年2月24日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Nature 一周论文导读 | 2018 年 3 月 29 日
科研圈
12+阅读 · 2018年4月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月6日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
19+阅读 · 2019年4月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月16日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 28 日
科研圈
13+阅读 · 2019年3月10日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 14 日
科研圈
7+阅读 · 2019年2月24日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Nature 一周论文导读 | 2018 年 3 月 29 日
科研圈
12+阅读 · 2018年4月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员