¿Pueden los registros de publicación predecir futuros PI?
FLICKR, MOONLIGHTBULBLas probabilidades de que un científico se convierta en investigador principal (PI) académico se pueden predecir con los datos de publicación, según Lucas Carey de la Universidad Pompeu Fabra de España y sus colegas. El equipo desarrolló una herramienta en línea, denominada PIPredictor, que utiliza un enfoque de aprendizaje automático para analizar los datos de PubMed de un usuario y que ya ha generado más de 800 estimaciones de éxito profesional hasta la fecha. Carey y sus colegas describen su herramienta en Biología actual hoy (2 de junio).
“Demostramos que convertirse en profesor investigador es altamente predecible, [y] analizamos las características que son predictivos” de éxito, le dijo Carey a The Scientist en un correo electrónico. ), una medida de precisión, de 0,83 y 0,38, respectivamente.
Mientras hacía un posdoctorado en el laboratorio de Eran Segal en la…
Mientras tenía papeles en naturaleza y la ciencia sin duda pueden ayudar, resulta que las publicaciones de alto perfil no son los únicos factores que determinan si una científica en los inicios de su carrera algún día dirigirá su propio laboratorio académico, el equipo encontrado. Más bien, lo que parece más importante es el número total de publicaciones, los factores de impacto de las revistas en las que se publican y si cada artículo cumple o supera el número promedio de citas para un manuscrito determinado en esa revista. En otras palabras, cuenta la cantidad y la calidad. En general, señalaron los investigadores, los índices h– más altos que intentan cuantificar la productividad y el impacto de las publicaciones científicas predicen una mayor probabilidad de éxito en la carrera académica, lo que respalda un concepto propuesto por primera vez en 2012 por Rehabilitation Instituto de Chicago Daniel Acuña y sus colegas en Nature.
Sin embargo, tanto el género de los científicos como el rango de su universidad también son importantes, lo que sugiere que las características de no publicación juegan un papel importante. papel estadísticamente significativo en el proceso de contratación académica, escribieron Carey y sus colegas en su artículo. Los investigadores descubrieron que, dado el mismo registro de publicación y en igualdad de condiciones, los autores masculinos tienen más probabilidades de convertirse en IP que sus contrapartes femeninas. Su modelo controla tanto el género como el rango de la institución.
Randall Ribaudo, director ejecutivo y cofundador de la firma de capacitación profesional SciPhD.com, pasó cinco años como IP en el Laboratorio de Biología de Células Inmunes de los Institutos Nacionales del Cáncer en Bethesda. , Maryland, antes de pasar a trabajar en la industria. Según PIPredictor, actualmente tiene un 59 por ciento de posibilidades de convertirse en IP, dijo Ribaudo a The Scientist. Cuestionó si la herramienta de equipos podría dar cuenta de factores como el mercado laboral académico, que ha cambiado considerablemente durante las últimas décadas. En los últimos 20 años, la contratación para puestos de tenencia ha disminuido mucho, escribió en un correo electrónico. Si [los autores] usan datos longitudinales y no consideran esa tendencia a la baja con el tiempo, las mejores probabilidades estadísticas en años anteriores podrían estar dando números artificialmente altos.
Paula Stephan, quien estudia la fuerza laboral científica en el estado de Georgia Universidad, de acuerdo. Los tiempos están cambiando, y con eso, la probabilidad subyacente de convertirse en IP, escribió en un correo electrónico a The Scientist.
Stephan agregó que si bien el modelo se basa en una base de datos bibliométrica bien construida, los registros de publicación por sí solos no pueden dar cuenta de los factores que reflejan la capacidad de los científicos para producir el tipo de investigación que se puede financiar, como la innovación [y] la creatividad.
Aun así, en En un mercado laboral cada vez más competitivo, podría ser beneficioso para un joven científico tener una idea de dónde se encuentra su historial de publicaciones. La herramienta proporciona un punto de referencia que los científicos principiantes pueden usar para ver su posición relativa en función de las métricas de publicación y la reputación de la universidad, dijo Stephan. Sospecho que muchos científicos jóvenes ya tienen una buena idea de dónde están, y algunos una idea más precisa que esta [herramienta] puede proporcionar dentro de su mundo de investigación estrictamente definido.
D. van Dijk et al., Métricas de publicación y éxito en el mercado laboral académico, Current Biology, 24(11), 2014.
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