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Enregistrement W3123328723

Collaboration, Stars, and the Changing Organization of Science: Evidence from Evolutionary Biology

2013· article· en· W3123328723 sur OpenAlexaff
Ajay Agrawal, John McHale, Alexander Oettl

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternalityCitationStar (game theory)StarsInstitutionDistribution (mathematics)Human capitalDemographic economicsGeographyEconomicsEcologyBiologySociologyComputer sciencePhysicsAstronomySocial scienceEconomic growthAstrophysicsMathematicsLibrary science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a puzzling pair of facts concerning the organization of science. The concentration of research output is declining at the department level but increasing at the individual level. For example, in evolutionary biology, over the period 1980 to 2000, the fraction of citation-weighted publications produced by the top 20% of departments falls from approximately 75% to 60% but over the same period rises for the top 20% of individual scientists from 70% to 80%. We speculate that this may be due to changing patterns of collaboration, perhaps caused by the rising burden of knowledge and the falling cost of communication, both of which increase the returns to collaboration. Indeed, we report evidence that the propensity to collaborate is rising over time. Furthermore, the nature of collaboration is also changing. For example, the geographic distance as well as the difference in institution rank between collaborators is increasing over time. Moreover, the relative size of the pool of potential distant collaborators for star versus non-star scientists is rising over time. We develop a simple model based on star advantage in terms of the opportunities for collaboration that provides a unified explanation for these facts. Finally, considering the effect of individual location decisions of stars on the overall distribution of human capital, we speculate on the efficiency of the emerging distribution of scientific activity, given the localized externalities generated by stars on the one hand and the increasing returns to distant collaboration on the other.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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