Publication and citation indicators commonly assign full credit to every coauthor, obscuring differences in authorship role and potentially rewarding accumulated authorship rather than identifiable intellectual contribution. We propose the $α$-index as a conserved, position-weighted, and penalized authorship-integrity framework. Each publication contributes one unit of credit, allocated across first-author execution, senior-author leadership, and residual middle authorship. Its defining feature is a senior-author responsibility penalty: senior credit decreases as the residual middle-author list expands, expressing the normative principle that leadership credit should be accompanied by responsibility for authorship discipline. The paper formalizes local $α$-credit allocation and the cumulative $α$-index; presents a parameterized family of weight blocks and penalty functions; and compares the framework with fractional, harmonic, and h-$α$-type approaches. Synthetic examples and selected public byline illustrations demonstrate mathematical behavior, including large-team variants. The default values are not empirical constants but transparent, testable hypotheses within a calibratable family. The framework is presented as a methodological and ethical proposal requiring field-specific validation against contribution statements, expert assessments, author surveys, and bibliographic data. It is intended to complement, not replace, peer review, contributor statements, acknowledgements, and citation-based metrics.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

AAAI 2025 | 基于模态分词的细粒度实体表示学习框架
专知会员服务
27+阅读 · 2024年12月26日
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 知识图谱问答中的层次类型约束主题实体识别
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 7月6日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
5+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
AAAI 2025 | 基于模态分词的细粒度实体表示学习框架
专知会员服务
27+阅读 · 2024年12月26日
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员