数十亿美元的风险：如何通过自引文调整指标实现公平的科研资金分配
数字图书馆
2025-05-13 v3
摘要
引用指标作为学术影响力评估的基石，尽管已为自引文导致的膨胀问题所知晓，但仍广泛使用。本文引入自引文调整指数（SCAI），以计量学方式重新校准引用计数，纳入学科特定的自引文模式。通过对5000位研究者档案的全面分析，我们展示自引文过度膨胀导致传统指标被高估10-20%，可能误导数十亿美元的科研资金分配。近期研究表明，自引文模式在性别上存在显著差异，男性自引文频率高达女性的70%，加剧了学术认可的现有不平等。我们的开源实现提供了计算SCAI及相关指标的全面工具，为减少约8.5%的性别引用差距，提供了更公平的科研影响力评估。该工作推动了学术界向透明、细致且公平的评估方法范式的转变，直接影响每年美国alone超过1000亿美元的资金分配决策。
引用
@article{arxiv.2504.20081,
title = {Billions at Stake: How Self-Citation Adjusted Metrics Can Transform Equitable Research Funding},
author = {Rahul Vishwakarma and Sinchan Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.20081},
year = {2025}
}
备注
8 Pages