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: |

If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. "For Telegram, accountability has always been a problem, which is why it was so popular even before the full-scale war with far-right extremists and terrorists from all over the world," she told AFP from her safe house outside the Ukrainian capital. But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat. Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information.
from ms


Telegram АДовый рисёрч
FROM American