数据集概述
本数据集用于研究重大科研奖项对获奖者后续工作的影响，以诺贝尔化学、生理学或医学、物理学奖得主及科学领域的麦克阿瑟研究员为研究对象，采用病例交叉设计对比其获奖前3年与获奖后3年的论文引用量、发表量及篇均引用量。数据包含5个文件，涉及研究设计、原始数据及统计结果等内容。
文件详解
- README_2023-4-24.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：研究项目说明文档，可能包含研究背景、方法、数据采集流程及文件说明等内容
- 2023-8-7_data2023.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：核心分析数据集，可能包含获奖者基本信息、获奖前后论文引用量、发表量及篇均引用量等统计数据
- MacArthur_Fellow_inclusion_criteria_2021-8-17.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：麦克阿瑟研究员纳入标准文件，可能包含入选条件、筛选流程及样本确定依据等内容
- 2023DatacollectionInput.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：数据采集输入文件，包含Name（姓名）、Author ID（作者ID）、pre-award period start（获奖前时期开始）、pre-award period end（获奖前时期结束）、pre-award citation window start（获奖前引用窗口开始）、pre-award citation window end（获奖前引用窗口结束）、post-award period start（获奖后时期开始）、post-award period end（获奖后时期结束）、post-award citation window start（获奖后引用窗口开始）等字段
- 2023-3-25pubs.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：论文发表数据文件，可能包含获奖者获奖前后发表的论文清单、发表时间及期刊信息等内容
适用场景
- 科研评价体系研究：分析重大奖项对科研人员后续学术产出的影响，为优化奖项设置提供依据
- 学术影响力动态分析：研究不同职业阶段（早期、中期、资深）科研人员获奖前后的学术表现变化
- 科研政策制定：评估现有科研奖励机制的有效性，为完善科研管理政策提供数据支持
- 学术产出规律研究：探索科研人员获奖前后论文发表量、引用量及篇均引用量的变化趋势
