据悉,德国、荷兰等国家正逐步摒弃旧标准,不以论文引用量做评价指标。近期,一篇发表在爱思唯尔(Elsevier)上的文章称,早在今年1月底,德国科学与人文理事会(German Council of Science and Humanities)就提出,是“重启”德国科学体系的时候了。

根据他们的分析,新冠大流行暴露了研究系统的弱点,包括注重数量而非质量,以及缺乏对教学、政策建议和知识转移的重视。

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德国委员会关注德国的科研制度自然是可以理解的,但其实这些问题往往是“通病”。当研究界发出信号,表示应该对基于引用和文章数量的奖励机制进行改革时,严肃对待支持科学的出版商应该注意到这一点。

此前,这些问题已在荷兰学界掀起了一阵讨论。大约18个月前,荷兰研究机构和资助方宣布开发一种新的表彰和奖励体系,这将意味着不再把被引用的数量作为界定指标。

这种想法的基础是,目前的做法会导致滥用(即使比例很小)和浪费(规模很大)。荷兰的主张是发表更少的文章,但这些文章需要具有更深刻或更广泛的相关性。荷兰的科学家已经走上了正轨,各大学也在为此设定正确的基调。虽然荷兰在引文方面一直表现出色,但在衡量科学对社会影响的其他指标方面,该国将继续表现出色。

爱思唯尔(Elsevier)表示,仅在其每年收到的约250万份投稿中,就有数千起研究造假或发表造假事件,而且可能还有相当一部分不易察觉的“漏网之鱼”。

有哪些新指标可以显示科研对社会的影响?爱思唯尔(Elsevier)已经列举了一些指标如何帮助证明科学对社会的影响的例子,比如:

- 通过算法跟踪一篇研究文章在普通媒体或社交媒体上的出现频次,该算法每天扫描数千份报纸的科学新闻报道。例如,默认情况下,一篇文章对媒体的影响现在是通过Plum Metrics在ScienceDirect上绘制的,每年大约有50万篇文章。

- 追踪政府政策或医疗实践的影响。

- 追踪一篇文章对可持续发展目标(SDGs)或多样性的贡献,类似于使用Scopus来描绘一份期刊对可持续发展目标的贡献。

- 绘制一篇文章对国际合作或大学与工业合作的贡献。

- 绘制一篇文章对新研究或引用科学文章的参考建议的贡献。例如,通过专利来描绘它对创新的贡献。

- 所有这些影响都是可测量的。当然,这些新指标本身并不是绝对可靠或完美的。但它们共同提供了一个更广阔的科学视野,它们奖励科学家从内而外看问题,并奖励他们的相关性。

参考来源:https://www.elsevier.com/connect/re-evaluating-reward-and-recognition-in-science