En vetenskapsman kan publicera tiotals eller hundratals tidningar under en karriär, men dessa bidrag är inte jämnt fördelade i tiden. Sextio års studier av karriärproduktivitetsmönster inom en rad olika områden tyder på ett intuitivt och universellt mönster: produktiviteten tenderar att stiga snabbt till en tidig topp och sedan gradvis minskar. Här testar vi universaliteten av denna konventionella berättelse genom att analysera strukturerna i enskilda fakultets produktivitetstidsserier, konstruerade från över 200.000 publikationer och matchade med anställningsdata för 2453 tenure-track fakultet i alla 205 Ph.D-beviljande datavetenskapliga institutioner i USA och Kanada. Till skillnad från tidigare studier, som endast beaktade vissa fakulteter eller institutioner, eller saknade gemensamma karriärreferenser, kombinerar vi här ett stort bibliografiskt dataset med omfattande information om karriärövergångar som täcker ett helt studieområde. Vi visar att den konventionella berättelsen med tillförsikt beskriver endast en femtedel av fakulteten, oavsett institutionens prestige eller forskarens kön, och de återstående fyra femtedelarna av fakulteten uppvisar en rik mångfald av produktivitetsmönster. För att förklara denna mångfald introducerar vi en enkel modell av produktivitetsvägar, och utforska korrelationer mellan dess parametrar och forskare kovariater, vilket visar att institutionens prestige förutspår den totala individuella produktiviteten och tidpunkten för övergången från första till sista författarens publikationer. Dessa resultat visar att produktiviteten är oförutsägbar över tiden och öppnar dörren för nya insatser för att förstå hur miljömässiga och individuella faktorer formar vetenskaplig produktivitet. Vetenskapliga publikationer fungerar som det främsta kommunikationssättet genom vilket vetenskaplig kunskap utvecklas, diskuteras och sprids. Den mängd som en enskild forskare bidrar till denna dialogderas vetenskapliga produktivitet tjänar därmed som ett viktigt mått på den takt i vilken de bidrar med kunskapsenheter till området, och denna åtgärd är känd för att påverka placeringen av utexaminerade i fakultetsjobb [1], sannolikheten för att beviljas anställning [2, 3] och förmågan att säkra finansiering för framtida forskning [4]. Produktivitetsbanan under en forskares livstid har studerats i minst 60 år, och den allmänna iakttagelsen är att en forskares produktivitet stiger snabbt till en topp och sedan långsamt minskar [5] [6] [7] [8] [9], vilket har inspirerat konstruktionen av mekanistiska modeller med en liknande profil [7, [9] [10] [11] [12]. Dessa modeller har inkluderat faktorer som kognitiv nedgång med ålder, karriärålder, ändliga leveranser av humankapital, kunskapsfördelar som den senaste tidens utbildning, samt kompetensbrist bland de unga, bland annat, och har fått stöd av observationen att individuella produktivitetskurvor har både långsiktiga och medellånga fluktuationer [12] och inte är väl beskrivna av ens fjärde gradens polynom modeller [9]. Varje studie som vi har funnit hittills föreslår eller bekräftar en * samuel.way@colorado.edu † allison.morgan@colorado.edu aaron.clauset@colorado.edu § daniel.larremore@colorado.edu "rise and degree", "curvilinear" eller "peak and tapping" produktivitetsbana, oavsett om forskarna är binned av kronologisk ålder [5] [6] [7] [8] [10] [10] [12] [13], karriärålder [9, 10], eller (endast för unga forskare) år sedan första publikationen [14]. Mönstret kan till och med utsträckas till mentorskap, med stöd av ett konstaterande att protegéer från matematiker i tidig karriär tenderade att handleda fler studenter själva än protegéer som utbildats av samma fakultet sent i karriären [15]. Faktum är att denna konventionella berättelse om livskursen inte är begränsad till den akademiska världen, med liknande banor som observerats i kriminellt beteende och konstnärlig produktion under 1800-talet Frankrike [16] och även produktivitet av livsmedelsanskaffning av jägare [17]. Även om dessa tidigare studier tydligt har slagit fast att den konventionella akademiska produktivitetsberättelsen är lika beskrivande för alla områden och tidsperioder, baseras deras analyser på genomsnitt över hundratals eller tusentals individer [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [13] [14] [15] [16] [17]. Detta väcker två avgörande och tidigare obesvarade frågor: är denna genomsnittliga bana representativ för enskilda fakulteter, och hur mycket mångfald döljs av ett fokus på en central tendens över en befolkning? För att besvara dessa frågor kombinerar och studerar vi två omfattande dataset som spänner över fyrtio år av produktivitet för nästan varje tenure-track professor i en North American Ph.D.-stipendier data science institution. Genom att introducera en enkel matematisk beskrivning av formen på en vetenskapsmans produktivitet över tid kartlägger vi individers publikationshistorik till ett lågdimensionellt parameterutrymme, avslöjar betydande mångfald i den enskilda fakultetens publikationstrender och visar att endast en minoritet följer den konventionella berättelsen om produktivitet. I själva verket, även bland conarXiv:1612.08228v2 [cs.DL] 17 okt 2017 2 ventilationsbanor, individer uppvisar stora variationer i sin produktivitet runt den genomsnittliga trenden. Tillsammans visar dessa resultat att befolkningsgenomsnittet ger en dramatiskt felaktig bild av intellektuella bidrag över tiden och att produktivitetsmönstren är både mer varierande och mindre förutsägbara än man tidigare trott. Dessa resultat beskrevs preliminärt i en nyligen genomförd översyn [18], som ger ytterligare ett sammanhang för de resultat som redovisas i sin helhet här. Dessutom, medan vi visar att fördelningen av produktivitet banor motstår naturlig kategorisering, är det ändå möjligt att utforska kovariater som är förknippade med olika regioner av dess parameter utrymme. Litteraturen om sådana associationer har undvikit detaljerade banor och i stället fokuserat på det komplicerade förhållandet mellan prestige, produktivitet och anställning. Tidigare studier har visat att forskare som utbildats vid prestigefyllda institutioner sannolikt kommer att förbli produktiva [19], oavsett var de placerar sig som fakultet [20]. Andra resultat kopplar ihop doktorandens och rådgivarens prestige till tidig karriärs produktivitet men inte långsiktig produktivitet [21], vilket är i strid med andra [22, 23] som fann att tidig karriärs produktivitet förutspår långsiktig produktivitet. Det råder också oenighet om anställning, med flera studier som visar att doktorand prestige, och inte produktivitet driver den inledande placeringen av fakultet [24, 25] medan nyligen arbete som bygger på omfattande data inom flera områden tyder på att prestige ensam är otillräcklig för att helt förklara fakultetsplacering [1, 26]. Även detta kompliceras av hypoteser om ömsesidigt orsakssamband, där avdelningar både väljer för och underlättar hög produktivitet [27]. Tyvärr, även om sådana studier kastar ljus över ett komplicerat system, tenderar de att begränsa sina analyser till ovanliga forskare, såsom Nobelpristagare eller fakultet vid elitavdelningar, snarare än typiska forskare. De data som analyseras här är däremot omfattande och täcker hela prestigehierarkin, vilket gör det möjligt för oss att gå bortom total produktivitet för att studera publiceringsvägar mot bakgrund av prestige, anställning och tidigare produktivitet. Denna studie utnyttjar och kombinerar två stora datauppsättningar relaterade till fakultetens produktivitet. Den första är en omfattande, hand-curated samling av utbildning och akademiska utnämning historia för fast anställda och tenure-track data science fakultet [26]. Detta datauppsättning spänner över alla 205 institutions- eller skolnivå akademiska enheter på Computing Research Associations Forsythe List of Ph.D.-beviljande avdelningar inom datorrelaterade discipliner i USA och Kanada (archive.cra.org/reports/forsythe.html). För varje institution ger datasetet en komplett lista över ordinarie fakultet för läsåret 2011–2012, och för var och en av de 5032 fakulteten i denna samling, ger det partiell eller fullständig information om sin utbildning och akademiska utnämningar, som erhållits från offentliga online-källor, främst CV och hemsidor. Av dessa valde vi den 2583 fakultet som både fick sin doktorsexamen från och höll sin första biträdande professur vid en av dessa institutioner, och för vilken året för denna anställning är känt och inträffade 1970-2011. Det första kravet såg till att vi modellerade den relativt stängda nordamerikanska fakultetsmarknaden; ungefär 87 % av datorfakulteten fick sin doktorsexamen från en av Forsythe-institutionerna, och tidigare analyser har visat att Kanada och USA inte är distinkta jobbmarknader inom datavetenskap [26]. Ett antal fakulteter togs bort i detta steg eftersom platsen för deras första assisterande professur inte var känd; dessa var huvudsakligen högre fakultet. Den första datauppsättningen ger också en rankning av institutionell prestige π, härledd från mönster i PhD-tofaculty uthyrning nätverk mellan institutioner. I korthet, π är en konsensus av ordinal ranking (lägre är bättre) där prestige definieras rekursivt: prestigefyllda institutioner är de vars utexaminerade anställs som fakultet i prestigefyllda institutioner. Nätverk, kod och rankning finns i Ref. [26]................................................................. Den andra datasetet, konstruerat runt den första, är en komplett publikationshistorik som listas i Digital Bibliography and Library Project (DBLP; dblp.unitrier.de), en online-databas som ger öppen bibliografisk information för de flesta tidskrifter och konferensförfaranden som är relevanta för datorforskning, med hjälp av manualnamn disambiguation vid behov. För varje uppsats i en fakultets publikationshistorik spelade vi in tidningens titel, författarlista (bevarande upphovsmansordning) och publiceringsår. Genom att följa detta förfarande samlade vi in data för 200 476 publikationer som omfattade 2453 (95,0 %) fakultet i vårt urval. Av dessa samlade vi manuellt in uppgifter om alla peer-reviewed konferens och tidskriftspublikationer från de offentligt tillgängliga kursplanerna vitae (CV) 109 fakultet, en slumpmässigt vald 10% av 1091 fakultet med karriärlängder mellan 10 och 25 år, vilket ger en referensdatauppsättning för att utvärdera noggrannheten i DBLP-data (kompletterande text A). Vår kombinerade datauppsättning består av karriärvägarna för dessa 2453 tenure-track fakultet från 2011-2012: varje professors allmänt tillgängliga metadata, deras tidsbestämda Ph.D. och anställningshistoria, och den kommenterade tidsserien av sina publikationer. Vi noterar att denna datauppsättning inte innehåller information om fakulteter som har gått i pension eller lämnat akademin före 2011. Konsekvenser av dessa databegränsningar för de slutsatser som kan dras av våra analyser undersöks i diskussionsavsnittet. Slutligen granskades inte denna studie av en institutionell granskningskommitté eftersom alla uppgifter som användes samlades in från offentligt tillgängliga källor. Alla resultat presenteras anonymt eller sammantaget för att undvika att avslöja personligt identifierbar information om enskilda forskare. 3 RESULTAT Två breda trender kännetecknar vetenskaplig produktivitet inom den akademiska datavetenskapen. För det första har publiceringsfrekvensen ökat under de senaste 45 åren, och för det andra är högre publiceringsfrekvenser korrelerade med högre prestige. Dessa två observationer är sammanflätade och underbygger ett antal efterföljande analyser, så vi utforskar dem kortfattat på djupet. Tidigare studier har visat att forskare vid mer prestigefyllda institutioner tenderar att vara mer produktiva [20, 21, 24, 25, 27, 28]. Våra uppgifter bekräftar detta, men vi finner också att den typiska produktivitetsfördelen i samband med större prestige har oavsett om en institution är offentlig eller privat, för både tidiga karriärpublikationer (de första tio åren; Bild. 1 ) och livstidspublikationer (kompletterande bild S4 )............................................................................................................... Att regressera medianantalet tidsjusterade publikationer (se nedan) bland fakulteter på en institution mot institutionens prestige indikerar att förhållandet mellan prestige och produktivitet är statistiskt oskiljaktigt för offentliga och privata institutioner, med förväntade ökningar under det första årtiondet av en karriär med ungefär 2,7 publikationer för varje 10-ranks förbättring av prestige. När offentliga och privata institutioner jämförs skiljer sig varken prestige-produktiviteten eller produktiviteten totalt sett avsevärt (p = 0,150, 0,148 respektive två-tailed t-test), vilket motsäger den konventionella visdomen att privata universitet har en produktivitetsfördel framför offentliga. Den konventionella visdomen är sannolikt skev av ett fokus på elitavdelningar, eftersom 8 av de 10 bästa datorvetenskapliga avdelningarna är privata [26], men i själva verket är privata institutioner jämnt fördelade över alla led. Att utvidga denna analys till att omfatta livstidspublikationer ökar prestige-publikationslutningen till 3,28 publikationer per 10-ranks förbättring av prestige men ändrar inte den offentliga/privata statusens betydelse (p = 0,714, 0,346, två-tailed t-test). Tidigare studier har också visat att publiceringsfrekvensen har ökat med tiden [29, 30]. Innan vi undersökte om ändringar i publiceringsfrekvensen gäller datavetenskap använde vi dock de manuellt insamlade CV-uppgifterna för att undersöka omfattningen av DBLP:s täckning. Faktum är att andelen publikationer som indexeras av DBLP inte är enhetlig över tiden och ökar linjärt från omkring 55 % på 1980-talet till över 85 % år 2011 (R 2 = 0,685 p < 0,001, tvåtailed t-test; se Kompletterande figur S1 och Kompletterande text B). Eftersom DBLP:s täckning av den publicerade litteraturen varierar över tid, använder vi i de analyser som följer data från handsamlade fakultetscv:er när det är möjligt, och tillämpar i övrigt en statistisk korrigering på DBLP:s data för att redovisa dess lägre täckning. Eftersom vi redan visste att det finns stora skillnader i produktivitet efter prestige skilde vi universiteten åt genom prestige i fem grupper av ungefär samma storlek, och undersökte om ökningen av publiceringsfrekvensen varierar beroende på prestige. Vi finner att det genomsnittliga antalet publikationer per person som produceras under varje kalenderår har ökat med alla fem skikt av prestige i takt mellan 0,72 och 1,23 publikationer per årtionde, under 45 år (Supplemental Figur S3). Eftersom vi har använt data från handsamlade fakultetscv för att justera DBLP-baserade pappersräkningar för DBLP:s stadigt förbättrade täckning över tid, utgör dessa uppskattade tillväxttakter en reell ökning av publiceringsfrekvensen under denna 40-årsperiod. Dessutom är den observerade stadiga produktivitetsökningen inte enhetlig i förhållande till prestige, och skillnaden mellan produktionstillväxten mellan högre och lägre prestigeavdelningar har ökat något men betydligt över tiden (p < 0,05, två-tailed t-test). Med andra ord har prestigefyllda och icke prestigiösa institutioner bidragit till den totala tillväxten i olika takt. Inte bara finns det små men betydande skillnader i produktivitet efter prestige (Figur 1 ) men dessa skillnader växer långsamt (Supplemental Figur S3). För att undersöka individuella forskares produktivitetsmönster och testa den konventionella berättelsen om snabbt stigande produktivitet följt av en gradvis nedgång, fokuserar vi för resten av denna uppsats på tidsserier av individuell produktivitet. På grund av både den observerade produktivitetsökningen och variationen i DBLP-täckningen skulle det emellertid vara vilseledande att direkt jämföra en publikation från 1975 med en publikation från 2011. Här nedan använder vi alltså "justerade" publikationsräkningar, vilket korrigerar det råa DBLP-värdet för att ta hänsyn till både den ändrade DBLP-täckningen och den ökande genomsnittliga publiceringshastigheten över tid (kompletterande text B). Alla publikationsräkningar rapporteras därför som 2011-ekvivalenter. Genom att undersöka enskilda forskares produktivitetsvägar finner vi att även de uppvisar betydande och betydande skillnader i publiceringsfrekvensen. Tidiga studier av vetenskaplig produktivitet noterade djup obalans i antalet artiklar publicerade av enskilda forskare [31, 32]. Cole [33] och Reskin [34] konstaterade på 1970-talet att omkring 50 procent av alla vetenskapliga artiklar producerades av omkring 15 procent av den vetenskapliga arbetskraften. Våra data återspeglar liknande nivåer av obalans, med ungefär hälften av alla bidrag i datasetet som endast har skapats av 20% av alla fakulteter. Under de senaste tio åren har dock Gini-koefficienterna för produktivitetsobalansen minskat, från 0,62 på 1970-talet till 0,40 på 2000-talet (se kompletterande figur S5 ). Denna trend kvarstår när forskarna är begränsade till enbart publikationer inom de första fem åren av sin karriär. Det finns flera möjliga förklaringar till tendensen att minska ojämlikheten i individuell produktivitet. Till exempel skulle den lägre delen av produktivitetsfördelningen ha kunnat bli relativt mer produktiv med tiden, kanske eftersom fler institutioner skiftade fokus från undervisning till forskning. Eller också kan det återspegla ett förstärkande selektivt filter på mycket produktiv fakultet, kanske när samhällets förväntningar på kontinuerlig produktivitet steg. Det kan också återspegla icke-uniforma fel i DBLP-data, även om korrigeringen för DBLP-täckning bör ta hänsyn till dessa (kompletterande text B). Vi fokuserar nu på att testa den konventionella produktivitetsberättelsen som har beskrivits inom olika discipliner och vid många tidpunkter [5-11, 13, 14, 16, 17]: produktiviteten stiger till en topp och minskar sedan gradvis under forskarkarriären. Över datorvetenskapliga fakulteten, vi finner att det genomsnittliga antalet publikationer per år under en fakultet karriär är mycket stereotyp (Figur 2), med en stigande produktivitet som toppar efter cirka 5 år, minskar långsamt i ytterligare 5 år, och sedan förblir ungefär konstant under alla återstående år. Även avdelningens prestige korrelerar med produktiviteten på flera sätt (Figur 1 och S3), Det ändrar inte detta stereotypa mönster, som verkar i huvudsak oförändrad mellan avdelningar med olika nivåer av prestige, förutom en grovt konstant skiftning upp som prestige ökar (Figur 2). Förslaget att produktiviteten ökar under de första åren av en karriär har en intuitiv dragningskraft. Professorer etablerar sig i sina forskningsmiljöer, börjar utbilda doktorander och bygger sina fall för befordran och anställning. På samma sätt har det föreslagits många skäl till varför produktiviteten kan minska efter främjandet, bland annat ökade åtaganden i fråga om service och icke-forskning, minskad kognitiv förmåga och ökad grad av distraktion utifrån på grund av hälsofrågor och skyldigheter i fråga om barnomsorg [35]. Även om ett genomsnitt över fakulteten verkar bekräfta den stereotypa banan av snabb tillväxt, topp och långsam nedgång, det inte avslöja om detta genomsnitt är representativt för de många enskilda banor det genomsnitt över, inte heller visar hur mycket mångfald det kan finnas runt genomsnittet, och om denna mångfald korrelerar med andra faktorer av intresse. För att karakterisera produktivitetsmönstret inom en individuell karriär, passar vi en enkel stereotyp modell av produktivitet över tiden till antalet papper som publiceras per år, en bitvis linjär funktion där t * är förändringspunkten mellan de två linjerna, m 1 och m 2 är förändringstakten i produktivitet före och efter förändringspunkten, respektive, och b är den ursprungliga produktiviteten (Figur 3). Vi tillämpar denna modell på N = 1091 fakulteten som har varit anställd i 10-25 år. Genom att anpassa dessa fyra parametrar till varje individs publiceringsbana kartlägger vi den banan till en lågdimensionell beskrivning av dess övergripande mönster (tillämpas av minst kvadrater; se Kompletterande text G för optimala numeriska metoder och C för detaljerad diskussion av statistiska modeller). Men innan vi tolkade fördelningen av parametrar, utsatte vi varje bana för ytterligare två tester för att se till att dess bästa parametrar var meningsfulla. För det första, för att undvika övermontering linjära banor med en bitvis linjär modell, utförde vi modellval, frågar om AIC med ändlig storlek korrigering gynnade en rak linje eller den mer komplexa f (t) (se Kompletterande text E). Denna process valde konservativt endast 33,3% (N = 363) av forskare som är mer självsäkert modellerad av den styckvisa funktionen. För det andra, för att ta itu med möjligheten att en forskares bäst lämpade parametrar kan vara känsliga för små förändringar under åren av deras publikationer, genomförde vi en känslighetsanalys där vi upprepade gånger återanpassa modellparametrar till produktivitetsbanor, lägga till en liten mängd buller för att överföra vissa publikationer till angränsande år (se Kompletterande text D). Detta förfarande placerar varje professors bullerfria bana inom en distribution av närliggande bullriga banor, vilket möjliggör två olika (men slutligen konkordans) analyser. Den primära känslighetsanalysen fokuserar på enskilda fakulteter och beräknar om parametrarna för varje professors bullerfria bana liknar deras bullriga fördelning. Detta tillvägagångssätt visade att en majoritet (77,2 %) av banorna är väl representerade av deras bullerfria parametrar, där var och en konsekvent faller in i samma region av parameterutrymme för över 75 % av omprovtagna banor. Vi hänvisar till dessa banor som "stabila" i efterföljande analyser, vilket innebär att deras bullerfria parametrar är representativa och tolkningsbara. Den alternativa känslighetsanalysen fokuserar på fakultetens befolkning och kombinerar alla bullerfria banor med deras bullerrelaterade fördelningar till en enda utökad ensemble av tänkbara produktivitetsvägar (se kompletterande text D). Även om denna ensemble inte kan stödja analyser av enskilda fakulteter, använder vi den för att bekräfta de resultat som följer. Genom att kombinera individuella stabilitetskriterier och AIC-kriterier finner vi att 32,3 % (N = 352) av forskarna har produktivitetsvägar som är både stabila och icke-linjära. Alla analyser och diskussioner av modellparametrar nedan avser stabila, icke-linjära banor om inget annat anges. Berättelsen om "tidig produktivitetstillväxt, följt av en långsam nedgång" innebär fyra villkor på de inferred parametrar: medan tillväxtbetingelserna (m 1 > 0) och nedgång (m 2 < 0) är enkla, tolkar vi "tidig tillväxt" för att innebära att den infererade toppproduktiviteten kommer inom det första årtiondet efter uthyrning (t * ≤ 10) och "slow" för att betyda att lutningen av nedgången är mindre i storleksordningen att lutningen av tillväxt (en t * ≤ 1 m). Efter att ha monterat individuella kursmodeller till 1091-fakulteten i vårt prov, finner vi att endast 20,1% följer den stereotypa banan. Även att släppa den ovannämnda begränsningen på t * ökar bråket möter stereotypen till endast 20,3 %. För att säkerställa att dessa resultat inte var känsliga för vår definition av stabilitet i närvaro av buller skapade vi en ensemble med 200 bullerrelaterade banor för varje professor (se Kompletterande bild). S6 och kompletterande text D), som var och en underkastades AIC-kriteriet för icke-linjäritet, och fann att endast 19,7% av ensemblebanorna är tillförlitligt kategoriserade som fasthållande vid den konventionella berättelsen. Med andra ord, den genomsnittliga bana, som har hållits upp som etablerat faktum i mer än 50 år, beskriver beteendet hos endast en minoritet av forskare, medan en stor majoritet av forskarna följer kvalitativt olika banor. Publiceringsvägarna kan delas in i fyra allmänna klasser baserat på tecknen på de två lutningsparametrarna m 1 och m 2, motsvarande kvadranterna som visas i figur 4. Individuella bana former uppvisar betydande mångfald, spänner över alla fyra kvadranter. Även bland fakultet vars publiceringsfrekvens ökade och sedan minskade (lägre höger kvadrant, 28,6%), omfattar den konventionella berättelsen endast de 20,3% av individer vars tillväxttakt överstiger deras nedgångstakt (m 1 >.m 2.; skuggad region, Figur 4). Dessutom fördelades forskarna på samma sätt över de fyra kvadranterna och jämförde parametrar som utvunnits ur DBLP-data jämfört med handsamlade CV-data (p = 0,14, χ 2 ), vilket bekräftar att spridningen som visas i figur 4 representerar den verkliga mångfalden av karriärer. Det moln av fakultetsbanaparametrar som visas i figur 4 separeras inte naturligt i sammanhängande kluster. I deras frånvaro, vad är de kovariater som förutsäger vilken region av handlingen en individ sannolikt kommer att ockupera? För det första är ökningen av antalet årliga publikationer m 1 betydligt korrelerad (p < 0,001, t-test) med prestigen hos forskare som anställer institutioner. Detta gäller särskilt för forskare vid "elite" institutioner, som vi definierar som att vara i topp 20% av universiteten enligt prestige rank och justera för antal fakulteter (samma partitioner som Figur 2). Särskilt ökar forskarnas produktivitet med en median på 2,02 ytterligare papper per år vid elitinstitutioner jämfört med 1,19 för andra (p < 0,001, en-tailed MannWhitney). Kanske som ett resultat-vad som går upp måste komma ner-lutningen efter punkten förändring, m 2, korrelerar betydligt med prestige och är mer negativ för forskare vid högre rankade institutioner, jämfört med de vid lägre rankade institutioner (p < 0,05, t-test). Dessutom visar forskare som fått sina doktorsexamina från elitinstitutioner snabbare tillväxt tidigt i karriären än de som utbildats vid lägre rankade institutioner (p < 0,05, en-tailed Mann-Whitney). För det andra, den tidiga karriären initial produktivitet b är betydligt högre för fakultet som utexaminerades från elitavdelningar (p < 0,005, en-tailed Mann-Whitney). Vi finner också att forskare som placerar sig i elitavdelningar eller som har postdoktoral erfarenhet tenderar att starta mer produktiv, men dessa skillnader är inte statistiskt signifikanta (p > 0,05, Mann-Whitney). Dessa resultat avseende m 1 och b kombineras för att antyda att den nuvarande akademiska miljön korrelerar med och kanske påverkar produktivitet, medan tidigare akademisk miljö inte gör det. Slutligen är det inte mer eller mindre sannolikt att fakulteten vid topprankade institutioner finns inom denna triangulära region, ett resultat som är robust till alternativ cutoffs för "topprankade" institutioner. Förhållandet mellan banor och kön är mer komplicerat. För det första fördelades banor för manliga och kvinnliga forskare på samma sätt mellan de fyra kvadranterna (p = 0,94; χ 2 ), och kön var okorrelerat med sannolikheten för att uppfylla de fyra kriterierna i den kanoniska berättelsen (p = 0,39; χ 2 ). Inom denna kanoniska undergrupp ökade dessutom kvinnornas initiala produktivitet i en takt som var oskiljaktig från männens (p = 0,15, Mann-Whitney) och nådde sin kulmen under liknande år (p = 0,305, Kolmogorov-Smirnov). Kvinnornas initiala produktivitet var dock 0,46 publikationer lägre än männens (p = 0,032, Mann-Whitney) i allmänhet, och denna skillnad existerar trots att män och kvinnor i denna undergrupp utbildade och anställdes vid liknande rankade institutioner (p > 0,05, Kolmogorov-Smirnov), och avslutade postdoktorutbildning i liknande takt (p = 0,89, χ 2 ). Förändringspunkten inom en karriär kan tyda på regimförändringar i produktiviteten, oavsett vilken typ av bana en individ kan följa. Medan förändringsparametern t * inte korrelerar med de andra parametrarna i f (t), visar dess fördelning att för de flesta fakulteter, den resulterande förändringspunkten i produktivitetsfrekvensen inträffar ungefär år 5. Figur 5 översätter varje utvald fakultetsmedlems karriärlängd och härledd förändringspunkt till ett beställt par, vilket skapar en värmekarta över karriärförändringspunkter. Som framgår av den åtföljande marginalfördelningen är modalvärdet för t * år 5 med medianvärdet 6 år, vilket är nära före beslut om upplåtelse vid de flesta institutioner. Det finns dock fortfarande en stor mångfald när det gäller karriärövergångar, och genomsnittet är fortfarande vilseledande som deskriptor för en majoritet av individerna. I synnerhet har fakulteten i topp 20% av institutionerna betydligt tidigare t * än de återstående 80%, med medianen 4, 1 år respektive 6, 4 år (p < 0, 001, Mann- Whitney). Det finns ingen sådan skillnad mellan den fakultet vars doktorsexamen kommer från de 20 procent av institutionerna och de vars doktorsexamen är från de återstående 80 procenten (medianer på 5,9 mot 6,0 år; p = 0,37). De trender och den mångfald som observerats i t * distributioner förblir sanna även när modeller undviks helt och hållet. En direkt empirisk undersökning av alla tidsserier för DBLP- och CV-publikationer visar att en datavetenskapsprofessors produktivitet också sannolikt kommer att nå sin topp under det femte året, men ändå kan toppproduktiviteten ändå inträffa under vilket år som helst av en professors karriär (figur 6 ). Medan marginalfördelningen visar att 41,9% av fakulteten har sin högsta produktivitet under de första 6 åren, med modal toppår i år 5, finns det betydande variationer. Observera till exempel att individer längs botten av figur 6 publicerade mest under sitt första år som fakultet, medan individer längs diagonalen publicerade mest under sitt senast registrerade år som fakultet. Slutligen finns det andra övergångar som inte är kvantifierbara enbart i publiceringen, men dessa är förvånansvärt väl synkroniserade med ovan nämnda övergångar. Som lärare utbildar doktorander, deras roller normalt skiftar från ledande forskare till senior rådgivare eller huvudutredare, och denna övergång återspeglas ofta i ett skifte från första författare till sista författare. Även om detta är vanligt är detta första/sista konvent inte universellt. Till exempel, papper i teoretisk datavetenskap brukar beställa författare alfabetiskt, så den relativa positionen för dessa forskare i författarens lista kommer inte att uppvisa något konsekvent mönster över en karriär. För att undersöka karriär-steg övergångar i författarens position, identifierade vi först uppsättningen av tidskrifter eller konferenser som listar författare alfabetiskt genom att beräkna om varje plats författare alfabetiseras betydligt oftare än vad som förväntas av slump (α = 0,05) och överstiger dubbelt så mycket som förväntat (se Kompletterande text F). Dessa villkor valde 11,2% av publiceringsställen, som står för 15,4% av alla papper i datasetet, som vi manuellt verifierade inkluderar alla topp teoretiska datavetenskap konferenser och utesluter alla topp maskininlärning och data mining konferenser. Vi kasserade sedan dessa alfabetiskt Värmekarta över forskarnas mest produktiva år. Varje forskares mest produktiva år (empiriskt, inte modell passform) ritas som en värmekarta, sorterad efter längden av sin karriär i vår datauppsättning. White box anger forskare med mindre än 10 års erfarenhet, vars mest produktiva år nödvändigtvis är tidigt. Den marginella fördelningen (höger) visar det empiriskt mest produktiva året för alla fakulteter i datauppsättningen, åtskilda av tidig karriär (första 10 år; grå) eller senare karriär (orange). Det vanligaste året med hög produktivitet är år 5, och endast omkring hälften av de högre fakulteterna uppvisar hög produktivitet år 5 eller tidigare. Förväntade arenor från följande analys. De återstående uppgifterna visar tydliga tecken på en progressiv förskjutning mot ställning som sista upphovsman över tiden, med den relativa första/sista andelen som når stabilitet runt år åtta (figur 7). Intressant nog är uppkomsten av denna förändring tidigare bland fakulteten vid högprestige institutioner, och deras genomsnittliga andel av sista författare papper är betydligt högre än de andra fakulteten, i linje med en hypotes att fakulteten vid elitinstitutioner tenderar att börja arbeta med studenter tidigare och har större eller mer produktiva forskargrupper. Som med den aggregerade trenden i produktivitet under en fakultet karriär (Figur 2), övergången från första till sista författare publikationer (Figur 7 ) är baserad på medelvärde över många fakulteter och därmed kanske inte återspeglar mönstret för någon viss individ. För att karakterisera individuella föreställningar jämförde vi fraktionen av förstaförfattare under de första tre åren efter anställningen med samma fraktion under de andra tre åren, för fakulteter med karriärer längre än sex år (N = 2036). En betydande minskning av denna andel under dessa två perioder skulle vara förenlig med den genomsnittliga trenden som återspeglar individuella mönster. För denna analys behandlade vi enförfattarpapper som förstaförfattarpublikationer. Totalt 70,1 % av forskarna genomgår denna övergång och publicerar en större andel av förstaförfattarens publikationer under de tre första åren av sin fakultetskarriär än under de tre andra åren. Dessa fraktioner är konsekventa för fakulteten vid topp-50 institutioner (70,2%) och de vid andra institutioner (70,1%), men individer på topprankade insti- Den genomsnittliga andelen första-författare (doted linjer) och sista författare papper (fasta linjer) som bråkdel av total, som en funktion av karriär ålder, separera forskare vid institutioner i topp-, medel- och botten kvintiler enligt prestige rank. Enförfattarpublikationer räknas som förstaförfattarpublikationer. I genomsnitt går forskare vid mer prestigefyllda institutioner snabbare över till högre chefsroller. Det förefaller som om övergången kommer att bli snabbare och mer fullständig i slutet av sexårsperioden (figur 8 ). Trots dessa tendenser finns det fortfarande stora skillnader mellan de första/sista författarnas övergångar, vilket förstärker uppfattningen att genomsnitten kan vara dåliga deskriptorer för många individer. Den konventionella berättelsen om fakultetens produktivitet under en karriär är genomgripande, med upprepade fynd som förstärker en kanonisk bana där produktiviteten stiger snabbt till en topp tidigt i sin karriär och sedan minskar långsamt [5-11, 13, 14, 16, 17]. Denna berättelse formar fakultetens förväntningar över karriärfaserna, och publiceringsräkningar har visat sig påverka både beslut om anställning [2, 3] och förmågan att säkra finansiering för framtida forskning [4]. I denna studie visade vi att den konventionella berättelsen, samtidigt som den är intuitiv och definitivt tillämplig på genomsnitten för många professorer, är en anmärkningsvärt felaktig beskrivning av de flesta professorers banor. Genom att tillämpa en enkel bitvis-linjär modell på en omfattande datauppsättning av akademiska utnämningshistoriker och publikationsjournaler, fann vi att endast omkring en femtedel av de fast eller tenure-track data science fakulteten liknar genomsnittet, oavsett deras institutions prestige. Även om vissa aspekter av en bana är olika är de ändå delvis förutsägbara. Till exempel, även om mångfalden av banor fortfarande inte påverkas, produktivitet tenderar att skala med prestige: forskare som utexaminerades från eller anlitades av topprankade institutioner är betydligt mer produktiva i början av sin karriär, och dessutom, produktivitet av högprestige fakultet tenderar att växa i snabbare takt och uppnå högre Forskare på alla nivåer av prestige tenderar att flytta bort från första författare roller under denna period, även om forskare vid mer prestigefyllda institutioner övergång mer helt och hållet efter år 3-5 än andra. Toppar än forskare som är anställda vid andra institutioner. Tillsammans stöder dessa resultat tidigare föreslagna hypoteser som topprankade universitet både väljer för och underlättar produktivitet [27]. I själva verket, våra resultat tyder på att den tidiga karriären övergång till ledarskap roller, ett fenomen också hittade andra discipliner [36], sker snabbare vid topprankade institutioner, ytterligare implicit underlättande effekter utöver urval. Förhållandet mellan produktivitetsvägar och kön är komplicerat och kräver noggranna studier. Kön har visat sig korrelera med skillnader i produktivitet mellan olika områden [37] [38] [39], men dessa relationer kompliceras av prestige [26] och har också förändrats över tid [1]. Andra arbeten har avslöjat skillnader i samarbetsmönster mellan delområden [40] samt 9 produktivitetsskillnader som beror på både student- och rådgivares kön [41]. Här fann vi att män och kvinnor följer den kanoniska produktivitetsberättelsen i lika hög grad. Men bland dem som gör det fann vi betydande skillnader i initiala och toppproduktiviteter mellan män och kvinnor. Med tanke på de komplikationer som framkommit i tidigare studier, i vilken utsträckning dessa skillnader återspeglar ojämlikheter, tidigare eller nuvarande, och bidrar till kvinnors underrepresentation i datavetenskap är ett viktigt ämne för forskning och motiverar framtida utforskning. Inom ramen för karriärvägar finns det en märkbar tendens till toppproduktiviteter och förändringar i publiceringsfrekvensen omkring 5 år efter att man börjat som fakultet. Detta är verkligen inte en tillfällighet, med tanke på den grundläggande rollen av anställning som en förändringspunkt inom den typiska akademiska karriären, varefter det totala antalet arbetade timmar inte väsentligt förändras, men den tid som ägnas åt tjänst tenderar att dramatiskt öka, med samtidiga minskningar i forskning och bidragsskrivande [42]. Men, våra data kan ännu inte säga hur, ur ett mekanistiskt perspektiv, existensen av tenure krav driver fakulteten att ändra eller forma sin produktivitet före eller efter befordran. Resultaten i detta dokument klargör om något att det finns många sätt på vilka datavetare uppfyller krav på främjande, inte alla som nödvändigtvis innebär publicering av ett stort antal papper. Parallellt med karriärformer i vidare bemärkelse finns det fortfarande stora skillnader i fördelningen av produktivitetstoppar och förändringspunkter. Denna mångfald i den totala produktionen, i kombination med iakttagelsen att en individs mest effektiva arbete är lika sannolikt att vara någon av hans eller hennes publikationer [43], innebär att det finns grundläggande begränsningar för att förutsäga vetenskapliga karriärer [18]. Datavetenskapen är i sig ett mångfacetterat fält, och tidigare studier av DBLP-data visade att produktiviteten varierar per delfält [1]. Denna observation, tillsammans med menageriet av fluktuerande banor som avslöjas här, kan tyda på att år-till-år skillnader i enskilda banor är relaterade till vilka subfields en forskare studier. Tidigare arbete har avslöjat en första-mover fördel i samband med inträde i ett snabbt växande fält [44], så förändringar i enskilda forskningsintressen kan bidra till bullriga banor, särskilt om de sammanfaller med koncentrerad tillväxt av populära nya subfält. Större datamängder med högre upplösning kan förbättra vår förmåga att identifiera expanderande nya delfält och andra faktorer som kan förklara eller förutsäga banor. Även om DBLP har fördelen av att täcka datavetenskapliga tidskrifter och peer-reviewed konferenser, fann vi att dess täckning av dessa platser var ofullständigt på förutsägbara sätt. Genom att manuellt samla in CV-data för 10% av de spridda banor som visas i figur 4 justerade vi DBLP-data för saknade publikationer och fastställde i vilken takt publiceringsfrekvensen har ökat sedan 1970. Trajectorier som härletts från DBLP-data och referens CV-data var statistiskt oskiljbara från varandra. Undersökningar av produktivitetsvägar utanför datavetenskapen kommer att sakna den fältspecifika DBLP-databasen och kan kräva ytterligare kalibrering, namndeambigering och datadeduplikation. Den vilseledande berättelsen om den kanoniska produktivitetsbanan är sannolikt inte unik för datavetenskapen. Den rika mångfald som avslöjas här kräver en omvärdering av den konventionella berättelsen om karriärer över hela akademin. Andra studier som undersöker effekterna av denna genomträngande berättelse på beslut om befordran, bibehållande och finansiering skulle vara särskilt värdefulla. Förväntningar, vare sig de uppfattas eller verkställs genom beslut om upplåtelse, kan ge upphov till en del av våra resultat. Om dessa förväntningar varierar från fält till fält är det möjligt att även om mångfald fortfarande är ett inslag som spänner över den akademiska världen, kan vissa typer av banor vara vanligare inom vissa områden. Oavsett om detta bekräftas av studier inom andra områden måste modeller för fakultetsproduktivitet ses över och revideras.
Till exempel Way et al. REF-studiefakultetens "produktivitetstrajectorier" inom datavetenskap, vilket ger belägg för att publiceringstrender inom området inte följer den konventionella "tidiga toppen och gradvis nedgång" berättelsen.
The misleading narrative of the canonical faculty productivity trajectory
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences 114.44 (2017): E9216-E9223', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Medicine', 'Computer Science', 'Physics']}