This paper investigates the mechanisms underlying scientific stratification in the era of transition from elite to mass science. Existing scholarship has largely examined scientific stratification through the Matthew effect framework at the individual, institutional, and lineage levels, but this theoretical lens has grown limited in today's academic landscape, where mass, team-based, and lab-centered research has become the dominant mode of knowledge production. As scientists increasingly share institutional and lineage backgrounds, considerable variation within these units remains unexplained. We propose a new framework that integrates concepts and methodological tools from demography into the social study of science. Drawing on the parallel between biological families and scholarly lineages as fundamental units of reproduction, we adapt the concept of birth order to examine how the sequence of doctoral students within a lineage shapes their career trajectories. Using data on more than one million U.S. doctoral graduates, our analysis shows that, much like in biological families, later students systematically perform worse than earlier ones across multiple dimensions of academic achievement, both short and long term. Examining the underlying mechanisms, we find that later students receive less cognitive stimulation from mature scholars and instead more from peers, and specialize in narrower intellectual domains as senior siblings occupy adjacent territories. These factors constrain their intellectual development as independent scholars. By introducing a demographic framework into the study of science, this paper offers a new perspective on scientific stratification and demonstrates how demographic concepts can be fruitfully extended to analyze broader social and epistemic systems.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

从Idea构想到论文发表:AI for Research全链路综述与实践
专知会员服务
23+阅读 · 2025年7月21日
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年8月31日
国家自然科学基金
1+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
5+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月25日
VIP会员
相关主题
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
7+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
13+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
7+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
11+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VIP内容
从Idea构想到论文发表:AI for Research全链路综述与实践
专知会员服务
23+阅读 · 2025年7月21日
相关基金
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年8月31日
国家自然科学基金
1+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
5+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员