100 самых цитируемых статей всех времен и наук
Nature в номере от 29.10.14 анализирует top-100 самых цитируемых статей всех времен и наук по данным Web of Science. Вывод: самые цитируемые статьи - это не те, которые внесли самый большой вклад в науку. Вот весь список top-100 papers.
А вот три самые цитируемые статьи, каждая из которых имеет более 100 000 цитирований. Все они относятся к биологии..
| Rank | Authors | Title | Journal | Volume | Pages | Year | Times cited | DOI | Hyperlink | Subject | |
| 1 | Lowry, O. H., Rosebrough, N. J., Farr, A. L. & Randall, R. J. | Protein measurement with the folin phenol reagent. | J. Biol. Chem. | 193 | 265–275 | 1951 | 305148 | http://www.jbc.org/content/193/1/265.long | Biology lab technique | ||
| 2 | Laemmli, U. K. | Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. | Nature | 227 | 680–685 | 1970 | 213005 | 10.1038/227680a0 | http://dx.doi.org/10.1038/227680a0 | Biology lab technique | |
| 3 | Bradford, M. M. | A rapid and sensitive method for the quantitation of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding. | Anal. Biochem. | 72 | 248–254 | 1976 | 155530 | 10.1016/0003-2697(76)90527-3 | http://dx.doi.org/10.1016/0003-2697(76)90527-3 | Biology lab technique |
11 комментарии
Интересный вывод "от производителя" цитатной базы
Спасибо
Приемлемо ли использовать "среднюю температуру" "по палате"?
Анализ такого распределения и выводы не помешали бы.
"Средняя температура по больнице" - как и везде - не годится,
но приемлемо ли использовать "среднюю температуру" "по палате" (показатель цитирование по дисциплинам)?
И как считать междисциплинарные работы - "полукровок" к каким относить?
Разве что по очень маленькой палате
Цитируемость как показатель - вещь вполне себе полезная. Например, в одном институте работают два человека и причем работают в одной и той же области. Тогда существенно разная цитируемость о чем-то говорит, как минимум о том, что тот, у кого цитируемость больше - более общительный
А если "мерять температуру по палате", ну, например, под палатой понимать биологию, математику, то очевидно, что не годится. Тут нужна более узкая классификация, тогда опять же о чем-то это будет говорить.
Ну а с междисциплинарными - можно придумать в классфикации раздел "междисциплинарные исследования" в каких-то рамках, считать среднее арифметическое или еще что.
Помимо междисциплинарных бывают ситуации, когда работы научного сотрудника относятся к разными дисциплинам или подкатегориям, тогда как его цитируемость оценивать, по какой поддисциплине?
Топ-100
Виктор Анатольевич,
Это и так было понятно, что лучше всего цитируются методические работы. В списке топ-100 много именно методических работ. Что касается трех первых: Lowry, Laemmli, Bradford, это скорее методы ДЛЯ биологии. И не только, используются в биомедицине и медицине. А сами работы, скорее химические, ну или биохимические.
Из вики:
"Метод Лоури — один из колориметрических методов количественного определения белков в растворе. Предложен Лоури (Lowry) в 1951 году.[1] Является самой цитируемой научной статьей в мире (к январю 2004 году статья была процитирована более 275000 раз).[2]"
"Метод Бредфорда — один из колориметрических методов количественного определения белков в растворе. Предложен биохимиком Мерионом Бредфорд (англ. en:Marion M. Bradford) в 1976 году.[1] Статья М. Бредфорд в журнале Anal Biochem, посвящённая методу количественного определения белка в растворе, является одной из самых цитируемых научных статей в мире.
...менее «капризный» по сравнению с методом Лоури"
"Электрофорез белков — способ разделения смеси белков на фракции или индивидуальные белки. Электрофорез белков применяют как для анализа компонентов смеси белков, так и для получения гомогенного белка. Наиболее распространенным вариантом электрофоретического анализа белков, является электрофорез белков в полиакриламидном геле по Лэммли.[1][2]"
Их в принципе уже "не принято" цитировать (имеется ввиду полностью), просто пишут: белок измеряли по Лоури/Бредфорду, форез - по Лэмли. Это уже клаассика из учебников.
Дальше тоже идет классика из учебников: секвенирование по Сэнгеру, выделение РНК и т.д.
Цитирование и оценка ученого?
Елена Николаевна, это и было понятно, вот даже в топике написано: "самые цитируемые статьи - это не те, которые внесли самый большой вклад в науку". Я написал несколько о другом - об использзовании цитирования в оценке научных работников. Написал собственно вполне тривиальные вещи: цитирование - штука в принципе полезная, но во-первых неединственная, а во-вторых, если применима, то по очень узкой дисциплине и группе достаточно однородных научных работников.
самый большой вклад в науку
Виктор Анатольевич,
А почему такой вывод? Те три первые и несколько ссылок ниже, да это просто основа биохимии и молекулярной биологии. Без этих методов не было бы многих и многих результатов, да вообще ничего бы не было. В данном случае эти публикации сыграли реально решающую роль и реально принесли пользу, без сомнения. Вопрос в другом: как можно сравнивать метод Лоури и метод Бредфорда? Да никак. Тем более ставить вопрос что важнее: измерение белка, выделение РНК или секвенирование - абсолютно бессмысленно.
"если применима, то по очень узкой дисциплине и группе достаточно однородных научных работников ", простите, а вы уверены, что бывают "однородные работники"? Может быть темы бывают "однородные"? Так ведь тоже нет. В результате вопрос: как оценивать научных работников?
о вкладах
Елена Николаевна,
Ну во-первых, это не мой вывод. Вы считаете, что именно эти три статьи внесли самый большой вклад в биологию? Ну хорошо, пусть так, это не мне судить, я готов поверить специалистам. А как эти статьи сравнивать - я думаю, что Америки не ооткрою - никак не сравнить.
Я написал, что сравнивать надо однородных работников, а не что они существуют. Более того, я, как наверное любой человек, абсолютно уверен, что таковых не бывает. Да и темы бывают только похожие.
И с финальным вопросом я согласен - только дело не в вопросе, дело в ответе на него. И индекс цитирования является одним из многих библиометрических показателей, позволяющий что-то там оценить, и это что-то - именно библиометрическая оценка научного сотрудника.
Как пример, рассмотрим такую ситуацию, в одном и том же институте, в одном и том же отделе работают под началом одного и того же завлаба два сотрудника А и Б примерно одного возраста и одновременно начавшие научную карьеру (вот сколько предположений). Предположим, что у А 1000 цитирований, а у Б - 200. О чем это говорит? На мой взгляд, это говорит о том, что дальше на А и Б надо смотреть экспертам, если они хотят в этой разнице разобраться, потому что совсем не обязательно, что Б плохо работает.
Призываю обуздать
Коллеги, призываю обуздать инстинктивное желание сравнивать ученых по цитируемости. Ну не для этого они придуманы, все эти CI, H и прочие индексы. Это же статистические показатели и никакого смысла для оценки индивидуального вклада в науку они не имеют. То есть имеют они смысл, конечно, но только для экстремальных значений. Например, если у каких-то статей или трудов ученого число цитирований ноль, то они (статьи или труды ученого) никем не использовались. Нужны они или нет - вопрос тоже деликатный, может, через 50 лет их оценят и начнут цитировать. Но сейчас они никому пока не понадобились, увы. И если кого-то за 10 лет никто не процитировал, то стоит подумать, надо ли его тему дальше финансировать. А ведь больше половины статей в мире никто не цитирует!
Список топ-100 интересен тем, что он дает аргументы для указания на выдающиеся научные результаты. Например, самая цитируемая статья по математике - Fuzzy sets (1965) Лотфи Заде, американского ученого родом из Азербайджана. Ее цитируют более 18000 раз. Вряд ли это число отражает математический уровень статьи, но с тем, что цитируемость этой статьи отражает уровень ее востребованности, вряд ли кто-то будет спорить.
Высокая цитируемость свежих статей - признак актуальности отдельных направлений в науке. Например, по теме "сетевое управление" (control of networks) есть две статьи 2003-2005 года, у которых число цитирований превышает 2500 и они попадают в топ-5 самых цитируемых статей по теории управления (control science). Есть также еще штук пять статей по этой теме, у которых цитируемость превышает 1000. Значит, можно уверенно говорить, что сетевое управление - самое актуальное сейчас направление в этой области науки.
Если интересует более оперативная информация, то надо лезть в Essential Science Indicators (ESI) и смотреть на Top Cited Papers - те статьи, которые за два года после публикации попали в 1% самых цитируемых в данной области науки. Они также отмечаются специальным желтым значком в Web of Science.
Все это дает живую картину развития науки, но не дает оснований говорить, что ученый А лучше ученого В, если его работы чаще цитируются. А вот если ученый написал Top Cited Paper, то надо срочно дать ему больше денег, чтобы укрепить лидерство страны в актуальном направлении.
нечёткие множества
Замечу только, что статью Заде цитируют в основном не математики. По данным MSN на неё имеется только 477 цитирований из математических журналов. На девятую в списке статью Шеннона в MSN 772 цитирования. Полагаю, что даже собственно на математику (не считая приложений) статья Шеннона оказала большее влияние.
Re: призываю обуздать
Александр Львович,
Конечно не стоит сравнивать (отдельных) ученых по цитируемости. "Если кого-то за 10 лет никто не процитировал, то стоит подумать, надо ли его тему дальше финансировать. А ведь больше половины статей в мире никто не цитирует! ", т.е. получается, что статьи выходят, а цитирования нет? Насчет того, что никто не цитирует, но ведь это не значит, что их не читают. А если читают, то они явно не бесполезны.
"Список топ-100 интересен тем, что он дает аргументы для указания на выдающиеся научные результаты.", вы имеете ввиду этот список, ссылка на который приведена здесь?
Там в табличке есть столбец "Sabject" (последний столбец), получается такое распределение по Sabject:
- Biol lab technique (это методы) : 48 публикаций из 101 приведенных в таблице;
- Bioinformatics: 6 публикаций;
- Medicine: 5 публикаций;
- Pylogenetics: 4 публикации.
В Bioinformatics тоже есть методические работы, как и в Phylogenetics. И даже в Medicine 1 (из 6) - тоже методика (причем не новая, модификация существующей).
В Medicine еще есть обзор :
N Engl J Med 1999; 340:115-126January 14, 1999DOI: 10.1056/NEJM199901143400207
Ross, R.
Atherosclerosis — an inflammatory disease.
http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJM199901143400207
Получается, что около половины от всех - это методы (и это только по 4 Sabjects).
По времени публикации: 1990-е (1991-1999) - 22 публикации, 2000-е (2001-2008) - 6 публикаций. Остальные до 1990 г. , с 1950-х, хотя есть одна публикация 1925 г (метод).
В Nature опубликовано 4 работы (№ 3,37, 91, 98), в Science 3 работы (№ 64, 66, 87).
"если ученый написал Top Cited Paper, то надо срочно дать ему больше денег, чтобы укрепить лидерство страны в актуальном направлении. ", если это методы, то вы полагаете, что если "дать больше денег", то он изобретет еще один метод?
По моему нужно, чтобы выходило больше качественных статей, тогда и повысится вероятность вхождения в "Топы". А чтобы выходило больше качественных статей, нужно, чтобы как можно больше людей работало на приличном уровне по разным тематикам.
Re: о вкладах
Виктор Анатольевич,
По поводу "вкладов" (первые три статьи по методам), если люди работают с белками, их как-то нужно измерять. Но для того, чтобы сделать нормальную экспериментальную работу, необходимо несколько методов. И они все (!) равнонеобходимы, ранжировать тут нет смысла.
Если люди работают "под началом одного и того же завлаба" и работают (в оавной степени) по одной и той же тематике (-кам), то и публикации у них должны быть общие, как и цитирование ес-но.
Количество цитирований могут (в принципе) быть разными по разным причинам, например:
- тот, у кого больше цитирований (А) некоторое время работал заграницей, в зарубежной команде и цитирования добавляются оттуда;
- тот, у которого больше (А) цитирований ведет совместную работу с другой группой (-ми), например, владея нужным методом, и цитирования добавляются от коллаборативных работ;
- тот, у котрого больше цитирований (А) работает в команде завлаба, входя во все коллаборативные проекты, а тот, кто имеет меньше цитирований (Б), работает самостоятельно, являясь как автором идеи, так и организатором работы, а это намного сложнее, поэтому и публикаций (по-видимому) будет меньше, как и цитирований.
Так что нагрузка на самостоятельного Б явно будет больше. Представьте какого ему будет, если ему скажут, что он "плохо работает"? (((
Страницы