This paper calibrates how metrics derivable from the SAO/NASA Astrophysics Data System can be used to estimate the future impact of astronomy research careers and thereby to inform decisions on resource allocation such as job hires and tenure decisions. Three metrics are used, citations of refereed papers, citations of all publications normalized by the numbers of co-authors, and citations of all first-author papers. Each is individually calibrated as an impact predictor in the book Kormendy (2020), "Metrics of Research Impact in Astronomy" (Publ Astron Soc Pac, San Francisco). How this is done is reviewed in the first half of this paper. Then, I show that averaging results from three metrics produces more accurate predictions. Average prediction machines are constructed for different cohorts of 1990-2007 PhDs and used to postdict 2017 impact from metrics measured 10, 12, and 15 years after the PhD. The time span over which prediction is made ranges from 0 years for 2007 PhDs to 17 years for 1990 PhDs using metrics measured 10 years after the PhD. Calibration is based on perceived 2017 impact as voted by 22 experienced astronomers for 510 faculty members at 17 highly-ranked university astronomy departments world-wide. Prediction machinery reproduces voted impact estimates with an RMS uncertainty of 1/8 of the dynamic range for people in the study sample. The aim of this work is to lend some of the rigor that is normally used in scientific research to the difficult and subjective job of judging people's careers.


翻译:本文校准了从SAO/NASA天体物理学数据系统(SAO/NASA天体物理学数据系统)得出的衡量标准如何可用于估算天文学研究职业的未来影响,从而为资源分配决策提供依据,如聘用和任期决定等。使用了三个衡量标准,引用了参考论文,引用了所有出版物的引文,按合著者人数进行了标准化,并引用了所有第一著论文。在Kormendy(20202020年)的著作《天文学研究影响模型》(Publ Astron Soc Pac, 旧金山)中,每个都单独校准了影响预测。通常在本文前半部分中审查这项工作。然后,我表明,三个衡量标准的平均结果产生了更准确的预测。平均预测机器是为1990-2007年不同组群制作的,并用共同作者人数和博士后15年的衡量标准对2017年的影响。 预测的时间范围从2007年的博士的0年到1990年的博士的17年,使用经博士测量的十年后测量的数学。在17年的大学周期中,对2017年的货币周期中,对2017年的货币周期中,人们对2017年的大学周期的高度的预测进行了高度分析,对2017年的估算进行了高度进行高度的预测。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月23日
Arxiv
3+阅读 · 2021年2月24日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员