論文の概要: Predicting Star Scientists in the Field of Artificial Intelligence: A Machine Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14559v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 16:50:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 21:53:36.853716
- Title: Predicting Star Scientists in the Field of Artificial Intelligence: A Machine Learning Approach
- Title（参考訳）: 人工知能の分野におけるスター科学者の予測 - 機械学習のアプローチ
- Authors: Koosha Shirouyeh, Andrea Schiffauerova, Ashkan Ebadi,
- Abstract要約: 本研究では、機械学習技術を用いて、人工知能の分野におけるスター科学者の予測モデルを提案する。
上昇する星は、ほとんど全ての初期の特徴において、降着しない恒星と比べて異なるパターンを辿っていることがわかりました。
ジェンダーと民族の多様性は科学的コラボレーションにおいて重要な役割を担い、著者のキャリアの発展と成功に大きな影響を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Star scientists are highly influential researchers who have made significant contributions to their field, gained widespread recognition, and often attracted substantial research funding. They are critical for the advancement of science and innovation, and they have a significant influence on the transfer of knowledge and technology to industry. Identifying potential star scientists before their performance becomes outstanding is important for recruitment, collaboration, networking, or research funding decisions. Using machine learning techniques, this study proposes a model to predict star scientists in the field of artificial intelligence while highlighting features related to their success. Our results confirm that rising stars follow different patterns compared to their non-rising stars counterparts in almost all the early-career features. We also found that certain features such as gender and ethnic diversity play important roles in scientific collaboration and that they can significantly impact an author's career development and success. The most important features in predicting star scientists in the field of artificial intelligence were the number of articles, group discipline diversity, and weighted degree centrality. The proposed approach offers valuable insights for researchers, practitioners, and funding agencies interested in identifying and supporting talented researchers.
- Abstract（参考訳）: 恒星科学者は、その分野に多大な貢献をし、広く認知され、しばしばかなりの研究資金を集めてきた、非常に影響力のある研究者である。
彼らは科学とイノベーションの進歩に批判的であり、知識と技術の産業への移転に大きな影響を与えている。
有望な恒星科学者の業績が明らかになる前に特定することは、採用、協力、ネットワーク、研究資金決定に重要である。
本研究は、機械学習技術を用いて、人工知能分野のスター科学者を予測し、その成功に関連する特徴を強調したモデルを提案する。
以上の結果から、昇降する星は、ほとんど全ての早期キャリアの特徴において、自転しない恒星と比べて異なるパターンを辿っていることが確認された。
また, ジェンダーや民族の多様性といった特徴が, 科学的コラボレーションにおいて重要な役割を担い, 著者のキャリア形成と成功に大きな影響を与えることも見出した。
人工知能の分野で星科学者を予測する上で最も重要な特徴は、記事の数、グループの規律の多様性、重み付けされた中心性であった。
提案手法は、有能な研究者を特定し支援することに関心のある研究者、実践者、資金提供機関に貴重な洞察を与える。
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