A global perspective on the social structure of science
Notice bibliographique
Résumé
We reconstruct the career-long productivity, impact, (inter)national collaboration, and (inter)national mobility trajectory of 8.2 million scientists worldwide. We study the interrelationships among four well-established bibliometric claims about academics' productivity, collaboration, mobility, and visibility. Scrutinizing these claims is only possible with a global perspective simultaneously considering influential bibliometric variables alongside collaboration among scientists. We use Multiple Correspondence Analysis with a combination of 12 widely-used bibliometric variables. We further analyze the networks of collaboration among these authors in the form of a bipartite co-authorship network and detect densely collaborating communities using Constant Potts Model. We found that the claims of literature on increased productivity, collaboration, and mobility are principally driven by a small fraction of influential scientists (top 10%). We find a hierarchically clustered structure with a small top class, and large middle and bottom classes. Investigating the composition of communities of collaboration networks in terms of these top-to-bottom classes and the academic age distribution shows that those at the top succeed by collaborating with a varying group of authors from other classes and age groups. Nevertheless, they are benefiting disproportionately to a much higher degree from this collaboration and its outcome in form of impact and citations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».