Understanding super‐partnerships in scientific collaboration: Evidence from the field of economics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Super‐partnerships exist between scholars connected within densely‐knit collaboration networks. Understanding how such relationships affect scholars' careers is of great importance. In this paper, focusing on the longitudinal aspects of scientific collaboration, we analyze collaboration profiles from the egocentric perspective and use analytic extreme value thresholds to identify super‐partners. A total of 5722 pairs of super‐partners are found in the field of economics. The several interesting findings about super‐partners are summarized as follows. (1) The collaboration pattern of super‐partners can be divided into three types: the dual‐core, bridge, and triangle types. (2) Gender disparities are reflected in the collaboration among super‐partners, and the stability of super‐partnerships involving different combinations of genders displays different characteristics. The random‐effect model is constructed to explore the effect of a super‐partnership on both parties from the aspects of productivity and influence, which also shows gender disparities. (3) A super‐partnership contributes to above‐average productivity and citation impacts of the publication for three collaboration patterns, and the research improvement of the triangle type is the greatest among the three types. Overall, this paper explores the characteristics of super‐partners and the added value of a long‐term commitment, which provides quantitative insights into the effect on scientific collaboration associated with close collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».