已知研究指标可以预测科学声望的许多标志,但在学术学院中的奖学金情况尚未在这方面进行研究。本研究使用了基于Scopus的引用指数,包括由Ioannidis等人开发的综合指数(PLoS Biol 14:e1002501,2016年,https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002501),该指数改进了跨领域的比较,以预测澳大利亚科学院(AAS)的奖学金。基于科学的层次结构的思想,该研究还考察了自然科学领域的研究人员相对于社会科学领域研究人员在获得AAS奖学金方面的优势。在一个全面的全球顶级研究人员样本中,综合指数及其组成部分都强烈区分了被选为AAS研究员的澳大利亚研究人员和未被选为研究员的研究人员。正如预测的那样,当综合指数得分经过统计控制时,物理和数学科学的研究人员更有可能获得研究员地位,而生物科学家则更有可能获得这一地位,心理、认知和社会科学家则更不可能获得这一地位。基础科学领域的研究人员相对于应用和技术领域的研究人员也具有选举优势。这些发现表明,学术学院的认可可能可以通过引用指数来预测,但也可能受到研究领域的难度、声望和纯度的影响。
https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-023-04870-8?