We respond to Holst et al.'s critique that the decline in scientific disruptiveness documented in Park et al. (Nature, 2023) is an artifact of including works with zero backward citations. Using their advocated dataset, metric, and exclusion criteria, we find declines equivalent to major benchmark transformations in science. Their own regression model--designed to address their concerns about zero-citation works--yields large and significant declines for both papers and patents (p<0.001), a result found in their supplementary tables yet left unaddressed, despite directly contradicting their central claim. Their critique is further undermined by severe quality issues in their data, which contain three times more zero-citation works than ours. We trace this excess to their inclusion of at least 2.8 million editorials, obituaries, and comments, 1.5 million books and proceedings, and 254,000 product and artistic reviews--in all, 20% of their sample is non-research content that almost by definition lacks backward citations. Simple keyword searches confirm the problem's severity, identifying among others 456 For Dummies guides, 50 Dr. Seuss and Curious George books, and the Captain Underpants series--all zero-citation entries in their sample. Applying granular document type classification to their data reveals that such non-research content fell from 40% to 8% of their sample between 1945 and 2010--a shift sufficient to generate the decline in zero-citation prevalence they attribute to metadata errors in our study. Standard practice excludes such content to guard against the metadata quality concerns at the center of their critique--concerns their dataset exemplifies rather than addresses. Declining disruptiveness has been documented in nearly 100 studies across multiple databases, metrics, and non-citation-based measures. The weight of evidence does not support an artifact-based explanation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
AAAI 2024 | GCIL:因果视角下的图对比不变学习
专知会员服务
20+阅读 · 2024年3月5日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年7月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
告别调参,AutoML新书221页免费下载
新智元
11+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
4+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
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014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
18+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
9+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
9+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
13+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
4+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
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014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
18+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员