Telegram Group & Telegram Channel
#методичка

Я нашёл её индекс g

Привет, коллега!

В одном из прошлых постов мы говорили о нечестных способах накрутки индекса Хирша, но на самом деле это не единственный способ оценивать эффективность исследователей. Так что сегодня поговорим о любимой теме наших чиновников: о наукометрических показателях ученых

🔸Индекс Хирша (h-index) является самым популярным показателем. Он равен N, если N статей учёного были процитированы N раз. За всю карьеру ты можешь выпустить одну прорывную статью, которую будут цитировать тысячи людей, но твой Хирш будет равен 1. Так, например, известный Нобелевский лауреат Питер Хиггс имеет индекс Хирша всего 20. Тут между прочим такой же уровень к завлабам предъявляют. Другой менее известный Нобелевский лауреат Акира Ёсино не дотянул бы 😪. И с одной стороны преимуществом индекса Хирша является то, что он учитывает и количество статей, и их цитируемость, но с другой стороны совершенно не отражает значимость отдельных публикаций. Плюс ко всему, он зависит от продолжительности карьеры, ты даже можешь перестать публиковаться, а Хирш всё равно будет расти, так как больше людей будут цитировать старые работы.

🔸Общее количество статей/цитирований также могут использоваться как метрики, но по факту не всегда хорошо (и почти всегда плохо) отражают вклад учёного в науку. Зато именно количество статей чаще всего оценивается разными бюрократами.

🔸Индекс g (g-index) был предложен на год позднее, чем h-индекс и как-то затерялся в анналах истории, хотя и попытался учесть вклад высокоцитируемых работ. Индекс g равен N, если N статей учёного цитируются хотя бы N^2 раз. То есть, для того, чтобы иметь Хирш 10 достаточно 10 цитирований 10 работ, а вот для g-индекса 10 придётся процитировать их уже 100 раз 😰. У большинства исследователей g-индекс редко достигнет таких значений, поэтому с его помощью очень тяжело оценивать эффективность учёных.

🔸Индекс i10 (i10-index) используется в основном Google Scholar и показывает количество публикаций учёного, процитированных по крайней мере 10 раз. Опять же попытка учесть высокоцитируемые работы.

🔸Индекс m (m-index) представляет из себя модификацию индекса Хирша, которая учитывает стаж учёного. Рассчитывается как отношение h-индекса к числу лет с момента первой публикации учёного, что хоть как-то позволяет нормировать учёных с разным стажем. Также есть модификация индекса Хирша без учёта самоцитирований.

🔸Индекс hc (hc-index) был разработан для динамической оценки цитируемости публикаций. Он добавляет к каждой цитируемой статье весовой коэффициент, зависящий от возраста, придавая меньший вес более старым статьям. То есть, если учёный где-то в начале карьеры делал классные работы, а потом скатился, то его h-индекс может расти, а вот hc-индекс будет уменьшаться.


Так что разные должностные лица могут добавлять пост себе в сохранёночки и в следующем году выкатить новые KPI для своих сотрудников 🥱. А лучше сразу в этом, чтобы эти учёные под конец года не расслаблялись. А как-нибудь в следующий раз я расскажу, как оценить не только учёного, но и журналы в которых он публикуется.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/ad_research/276
Create:
Last Update:

#методичка

Я нашёл её индекс g

Привет, коллега!

В одном из прошлых постов мы говорили о нечестных способах накрутки индекса Хирша, но на самом деле это не единственный способ оценивать эффективность исследователей. Так что сегодня поговорим о любимой теме наших чиновников: о наукометрических показателях ученых

🔸Индекс Хирша (h-index) является самым популярным показателем. Он равен N, если N статей учёного были процитированы N раз. За всю карьеру ты можешь выпустить одну прорывную статью, которую будут цитировать тысячи людей, но твой Хирш будет равен 1. Так, например, известный Нобелевский лауреат Питер Хиггс имеет индекс Хирша всего 20. Тут между прочим такой же уровень к завлабам предъявляют. Другой менее известный Нобелевский лауреат Акира Ёсино не дотянул бы 😪. И с одной стороны преимуществом индекса Хирша является то, что он учитывает и количество статей, и их цитируемость, но с другой стороны совершенно не отражает значимость отдельных публикаций. Плюс ко всему, он зависит от продолжительности карьеры, ты даже можешь перестать публиковаться, а Хирш всё равно будет расти, так как больше людей будут цитировать старые работы.

🔸Общее количество статей/цитирований также могут использоваться как метрики, но по факту не всегда хорошо (и почти всегда плохо) отражают вклад учёного в науку. Зато именно количество статей чаще всего оценивается разными бюрократами.

🔸Индекс g (g-index) был предложен на год позднее, чем h-индекс и как-то затерялся в анналах истории, хотя и попытался учесть вклад высокоцитируемых работ. Индекс g равен N, если N статей учёного цитируются хотя бы N^2 раз. То есть, для того, чтобы иметь Хирш 10 достаточно 10 цитирований 10 работ, а вот для g-индекса 10 придётся процитировать их уже 100 раз 😰. У большинства исследователей g-индекс редко достигнет таких значений, поэтому с его помощью очень тяжело оценивать эффективность учёных.

🔸Индекс i10 (i10-index) используется в основном Google Scholar и показывает количество публикаций учёного, процитированных по крайней мере 10 раз. Опять же попытка учесть высокоцитируемые работы.

🔸Индекс m (m-index) представляет из себя модификацию индекса Хирша, которая учитывает стаж учёного. Рассчитывается как отношение h-индекса к числу лет с момента первой публикации учёного, что хоть как-то позволяет нормировать учёных с разным стажем. Также есть модификация индекса Хирша без учёта самоцитирований.

🔸Индекс hc (hc-index) был разработан для динамической оценки цитируемости публикаций. Он добавляет к каждой цитируемой статье весовой коэффициент, зависящий от возраста, придавая меньший вес более старым статьям. То есть, если учёный где-то в начале карьеры делал классные работы, а потом скатился, то его h-индекс может расти, а вот hc-индекс будет уменьшаться.


Так что разные должностные лица могут добавлять пост себе в сохранёночки и в следующем году выкатить новые KPI для своих сотрудников 🥱. А лучше сразу в этом, чтобы эти учёные под конец года не расслаблялись. А как-нибудь в следующий раз я расскажу, как оценить не только учёного, но и журналы в которых он публикуется.

BY АДовый рисёрч




Share with your friend now:
group-telegram.com/ad_research/276

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Update March 8, 2022: EFF has clarified that Channels and Groups are not fully encrypted, end-to-end, updated our post to link to Telegram’s FAQ for Cloud and Secret chats, updated to clarify that auto-delete is available for group and channel admins, and added some additional links. Telegram Messenger Blocks Navalny Bot During Russian Election Messages are not fully encrypted by default. That means the company could, in theory, access the content of the messages, or be forced to hand over the data at the request of a government. In 2014, Pavel Durov fled the country after allies of the Kremlin took control of the social networking site most know just as VK. Russia's intelligence agency had asked Durov to turn over the data of anti-Kremlin protesters. Durov refused to do so. The gold standard of encryption, known as end-to-end encryption, where only the sender and person who receives the message are able to see it, is available on Telegram only when the Secret Chat function is enabled. Voice and video calls are also completely encrypted.
from it


Telegram АДовый рисёрч
FROM American