Der Erfolg von Wissenschaftlern auf dem akademischen Arbeitsmarkt ist sehr vorhersehbar

Der Erfolg von Wissenschaftlern auf dem akademischen Arbeitsmarkt ist sehr vorhersehbar
Der Erfolg von Wissenschaftlern auf dem akademischen Arbeitsmarkt ist sehr vorhersehbar
Anonim

Die Zahl der Wissenschaftler in der Ausbildung übersteigt bei weitem die Zahl, die erfolgreich eine Fakultätsstelle an einer akademischen Einrichtung ergattern kann. Jetzt berichten Forscher im Cell Press Journal Current Biology vom 2. Juni, dass die Chancen eines einzelnen Wissenschaftlers sehr vorhersehbar sind, allein aufgrund seiner oder ihrer Veröffentlichungsbilanz.

Die Wahrscheinlichkeit, diesen Lehrstuhljob ​​zu bekommen, hängt hauptsächlich von der Anzahl der Veröffentlichungen, dem Einflussfaktor der Zeitschriften, in denen diese Artikel veröffentlicht werden, und der Anzahl der Artikel ab, die mehr Zitierungen erh alten, als aufgrund der Zeitschrift zu erwarten wäre in dem sie veröffentlicht wurden, berichten die Forscher.Jeder, der seinen eigenen Score berechnen möchte, kann dies unter http://www.pipredictor.com tun.

"Wir möchten eine Diskussion darüber anstoßen, welche Faktoren berücksichtigt werden, wenn Personen als Hauptforscher ausgewählt werden", sagt David van Dijk vom Weizmann Institute of Science. „Einerseits sind diese Ergebnisse ermutigend, weil sie darauf hindeuten, dass Menschen aufgrund ihrer Verdienste befördert werden. Andererseits wurden viele der bahnbrechendsten Arbeiten nicht in Zeitschriften mit hohem Impact-Faktor veröffentlicht und erhielten zunächst keine hohe Auszeichnung Anzahl von Zitaten. Diese Filtermethode wird sicherlich einige phänomenale und ihrer Zeit vorauseilende Wissenschaftler übersehen."

Van Dijk sagt, dass sie durch endlose Gespräche mit Kommilitonen und Postdocs motiviert wurden, die von ihrer ersten Veröffentlichung in einer renommierten Zeitschrift träumten. Es herrschte das Gefühl, dass diese Veröffentlichungen die Eintrittskarte zum Erfolg waren, also wollte van Dijk zusammen mit den Kollegen Ohad Manor und Lucas Carey sehen, ob sie Beweise dafür finden könnten.Und das könnten sie tatsächlich.

Die Forscher generierten Publikationsaufzeichnungsdaten für mehr als 25.000 Wissenschaftler und verwendeten einen maschinellen Lernansatz, um ein Modell der Chancen jedes Einzelnen zu erstellen, von der Erstautorposition, die normalerweise Auszubildenden vorbeh alten ist, zur letzten zu wechseln -Autorenposition, eine Position, die am häufigsten von Hauptforschern (PIs) eingenommen wird.

"Wir stellen fest, dass die Frage, ob ein Wissenschaftler ein PI wird oder nicht, weitgehend anhand seiner Veröffentlichungsbilanz vorhersagbar ist, selbst wenn man nur die ersten paar Jahre der Veröffentlichung berücksichtigt", berichten die Forscher. „Unser Modell ist in der Lage, mit relativ hoher Genauigkeit vorherzusagen, wer ein Privatdetektiv wird, und kann auch vorhersagen, wie lange dies dauern wird.“

Van Dijk sagt, die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das derzeitige System funktioniert. Zu verstehen, wie es funktioniert, kann für diejenigen nützlich sein, die über ihre Karriere nachdenken, oder für diejenigen in Einstellungsausschüssen, die Faktoren außerhalb des Veröffentlichungsprotokolls bei Einstellungsentscheidungen stärker berücksichtigen möchten.

Die Autoren empfehlen natürlich nicht, dass Wissenschaftler Entscheidungen über ihre Zukunft ausschließlich auf der Grundlage ihrer PI-Vorhersagewerte treffen. Es gibt sicherlich viele andere, schwerer zu quantifizierende Faktoren, die ebenfalls eine Rolle spielen können. Und es gibt einige hoffnungsvolle Neuigkeiten für diejenigen, die hartnäckig sind, auch wenn sie dieses herausragende Papier noch nicht gelandet haben.

"Es gehört Glück dazu, eine Arbeit in Nature, Cell oder Science zu bekommen, daher kann es frustrierend sein, wenn Sie denken, dass Sie ein guter Wissenschaftler sind und erfolgreich sein wollen, aber nur diese hochwirksame Arbeit passiert nicht", sagt van Dijk. „Es ist ermutigend, dass wir feststellen, dass es am Ende belohnt zu werden scheint, auf konsistenter Basis qualitativ hochwertige Wissenschaft zu betreiben – wie durch mehrere Erstautorenarbeiten mit angemessenem Einflussfaktor belegt wird.“

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