Att korrekt bedöma en forskares tidigare forskningseffekter och potential för framtida effekter är avgörande i rekryteringsbeslut och andra utvärderingsprocesser. Även om en kandidats framtida inverkan är den viktigaste frågan för dessa beslut, kvantifierar de flesta åtgärder bara effekterna av tidigare arbete. På senare tid har det hävdats att linjära regressionsmodeller kan förutsäga en forskares framtida inverkan. Genom att tillämpa den framtida effektmodellen till 762 karriärer hämtade från tre discipliner: fysik, biologi och matematik, identifierar vi ett antal subtila, men kritiska, brister i nuvarande modeller. Särskilt, kumulativa icke-minskningsåtgärder som h-index innehåller inneboende autokorrelering, vilket resulterar i betydande överskattning av deras "prediktiva makt". Dessutom beror den prediktiva kraften hos dessa modeller i hög grad på forskarnas karriärålder, vilket ger minst exakta uppskattningar för unga forskare. Våra resultat ifrågasätter lämpligheten hos sådana modeller och indikerar att det krävs ytterligare utredning innan de kan användas vid rekryteringsbeslut.
Penner och al. Ref tog hänsyn till detta och gav upphov till minst exakta uppskattningar för unga forskare.
On the Predictability of Future Impact in Science
{'venue': 'Scientific Reports 3, 3052 (2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics', 'Computer Science']}