論文の概要: Evolving landscape of US-China science collaboration: Convergence and
divergence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05033v1
- Date: Sun, 10 Sep 2023 14:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 14:57:10.805180
- Title: Evolving landscape of US-China science collaboration: Convergence and
divergence
- Title(参考訳): 米国と中国の科学協力の展開:収束と多様化
- Authors: Kensei Kitajima and Keisuke Okamura
- Abstract要約: 米国と中国は、様々な科学分野にまたがる協力関係を著しく強化してきた。
最近の報道は、この2つの巨大企業間のコラボレーションの潜在的な減少を示唆している。
この研究は、ここ数十年、米国と中国の相互作用の進化の風景を掘り下げている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: International research collaboration among global scientific powerhouses has
exhibited a discernible trend towards convergence in recent decades. Notably,
the US and China have significantly fortified their collaboration across
diverse scientific disciplines, solidifying their status as a national-level
duopoly in global scientific knowledge production. However, recent reports hint
at a potential decline in collaboration between these two giants, even amidst
the backdrop of advancing global convergence. Understanding the intricate
interplay between cooperation and disparity within the US-China relationship is
vital for both academia and policy leaders, as it provides invaluable insights
into the potential future trajectory of global science collaboration. Despite
its significance, there remains a noticeable dearth of quantitative evidence
that adequately encapsulates the dynamism across disciplines and over time. To
bridge this knowledge gap, this study delves into the evolving landscape of
interaction between the US and China over recent decades. This investigation
employs two approaches, one based on paper identifiers and the other on
researcher identifiers, both obtained from bibliometric data sourced from
OpenAlex. From both approaches, our findings unveil the unique and dynamic
nature of the US-China relationship, characterised by a collaboration pattern
initially marked by rapid convergence, followed by a recent phase of
divergence.
- Abstract(参考訳): 世界規模の科学機関間の国際共同研究は、ここ数十年で明らかに収束傾向を示している。
特に、米国と中国は様々な科学分野にまたがる協力関係を著しく強化し、グローバルな科学知識生産における国家レベルの双極体としての地位を固めてきた。
しかし、最近の報告は、この2つの巨人間の協力関係が減少する可能性を示唆している。
米国と中国の関係における協力と格差の間の複雑な相互作用を理解することは、学界と政策指導者の両方にとって不可欠である。
その重要性にも拘わらず、時間とともにダイナミズムを適切にカプセル化する定量的な証拠が目立って残っている。
この知識ギャップを埋めるために、この研究は、ここ数十年にわたって米国と中国の間の相互作用の進化の風景に展開してきた。
本研究は,OpenAlexから得られた文献データから得られた論文識別子と研究者識別子に基づく2つのアプローチを用いる。
いずれのアプローチも,米国と中国の関係の特異かつダイナミックな性質を明らかにしており,その特徴は,当初は急速な収束を特徴とするコラボレーションパターンと,近年の分岐相である。
関連論文リスト
- A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。
我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T08:03:24Z) - Atlas of Science Collaboration, 1971-2020 [0.0]
15の自然科学分野にまたがる機関間共同研究の展望を,OpenAlexのオープンソースデータを用いて検討した。
これらの発見は、世界地図やその他の図に視覚的に表示され、様々な分野や期間にわたる国内外のコラボレーションパターンと国際的コラボレーションパターンの両方において、顕著で洞察に富んだ特徴を表現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T20:11:42Z) - AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings [77.07135605362795]
国際機関が国際気候協定の遵守を保証できない。
RICE-NはAIエージェントを使用した地域意思決定のモデリングをサポートする。
IAMは、これらの決定の気候・経済的な影響を未来にモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T20:05:42Z) - China and the U.S. produce more impactful AI research when collaborating together [2.115100245425281]
我々は、35万人以上のAI科学者と5000,000のAI論文のデータセットを分析します。
中国に移住するほとんどのAI科学者は米国出身であり、アメリカに移住するほとんどの科学者は中国出身である。
両国間の協力関係は千年紀の夜明け以降増加してきたが、このような協力関係は比較的稀である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-21T16:47:51Z) - A half-century of global collaboration in science and the 'Shrinking
World' [0.0]
本稿は, 様々な学術出版物において, 過去50年間に国際協力クラスターがどう形成され, 発展してきたか, というユニークな証拠を提供する。
まず,15の自然科学分野において,トップレベル国家のグローバルな存在が,出版量や国際協力率によってどのように変化してきたかを検討する。
次に階層的なクラスタリングを行い、各規律と期間について、国際的なコラボレーションクラスタを分析し、視覚化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T18:15:23Z) - AI for Global Climate Cooperation: Modeling Global Climate Negotiations,
Agreements, and Long-Term Cooperation in RICE-N [75.67460895629348]
n個の戦略エージェントによる気候変動緩和に関する長期的な協力は、複雑なゲーム理論の問題を引き起こす。
地球温暖化と経済をシミュレートするマルチリージョン統合アセスメントモデルであるRICE-Nを紹介する。
本稿では,多エージェント強化学習を用いて理性エージェントをRICE-Nで訓練する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-15T04:38:06Z) - Internationalizing AI: Evolution and Impact of Distance Factors [6.045548929961739]
AI分野における国際協力は一般的ではない(わずか15.7%)
米国と中国はAI分野における国際協力を推進している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-10T00:44:53Z) - Convergence and Inequality in Research Globalization [6.267366754791155]
キャッチアップ効果とマシュー効果は、グローバリゼーションの特性に反するものである。
我々は過去40年間に218か国・地域からSTEM研究をカバーした学術・特許出版の詳細な研究を行っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T22:04:24Z) - Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.06643156253045]
AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T21:23:03Z) - What's New? Summarizing Contributions in Scientific Literature [85.95906677964815]
本稿では,論文のコントリビューションと作業状況について,個別の要約を生成するために,論文要約のアンタングル化という新たなタスクを導入する。
本稿では,学術論文のS2ORCコーパスを拡張し,コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・レファレンス・ラベルを付加する。
本稿では, 生成した出力の関連性, 新規性, 絡み合いを報告する総合的自動評価プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T02:23:01Z) - Brain Drain and Brain Gain in Russia: Analyzing International Migration
of Researchers by Discipline using Scopus Bibliometric Data 1996-2020 [77.34726150561087]
我々は、1996-2020年に、スコパスのインデクシングされたソースでロシア関連アドレスを公表したすべての研究者を分析した。
ロシアは1990年代後半から2000年代初頭にかけてドナー国であったが、近年は比較的バランスの取れた研究者の流通を経験した。
全体として、ロシアから移住した研究者は、ロシアに移住した研究者よりも多く、成績が優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T12:47:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。