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这次跟大家分享的书籍是国际知名科技政策专家伊夫·金格拉斯的批判性著作——《大学的新衣：对基于文献计量学的科研评价的反思》
Part1
作者简介
伊夫·金格拉斯
蒙特利尔魁北克大学历史系教授、加拿大科学史和科学社会学领域首席科学家，加拿大科学技术政策领域知名专家。

2019年，获得魁北克骑士勋章（Chevalier de l’Ordre national du Québec），以表彰他对科学史和科学社会学发展的杰出贡献以及他在国际范围内重要的学术影响。
出版的主要著作有《科学史》（法国大学出版社，2018）、《科学与宗教：不可能的对话》（蒙特利尔Boréal出版社，2016）以及《科学社会学》（法国大学出版社，2013）等。
Part2
内容简介

科研评价正在蓬勃发展。“排名”、“计量”、“h指数”和“影响因子”在学术界非常流行。政府和科研管理者希望使用定量指标来评价一切，包括对普通教师、教授、课程和大学的评价。

文献计量学集出版物和引文于一身，在“研究”的评价工具中占据主导地位。文献计量指标是一种更有价值的定量测量方法，因此被称为研究水平的“客观”评价标准。

伊夫斯·金格拉斯在书中围绕文献计量方法开展了热烈的讨论，探究了大学急于让无效指标影响科研战略的缘由，并在的分析维度上提出了建立有效指标的标准。

《大学的新衣？对基于文献计量学的科研评价的反思》将为科研政策制定者、科研管理人员、科研政策研究者以及研究生提供有价值的参考。
Part3
目录
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第一章文献计量学的起源

第二章文献计量学与科学动志

第三章科研评价的繁草发展

第四章对科研评价的评价

结论大学的新衣

注与参考文献

索引
Part4
各方赞誉
如今，成为一名学者，要参与到狂热的指标追逐中，用这些指标对知识的价值进行广泛而严密的控制与评判。

金格拉斯教授的宣言呼吁学者们通过提出并回应“什么是衡量指标的正确标准"这一问题，来检验这些数据驱动型指标的有效性。

——让·弗朗索瓦·布兰切特   美国加州大学洛杉矶分校信息研究系教授

这本书警示科研管理者，他们可能正在被这样一种迹象所诱惑——容易获取且容易解释的指标，将使他们免于在不确定的条件下做出艰难的抉择。

这本书对于广大学者来说是一本非常宝贵的入门读物，能够学习到在科研评价中如何有效使用指标。

——乔迪·莫拉斯·加勒特  西班牙国家研究委员会（CSIC）教授

Part5
精粹选摘
1.“大学的新衣”——大学的首要价值是真理与严谨

各种关于大学排名有效性的问题和学术界流行的研究影响力指标的争论充分证明，
排名的用途是由政治和战略因素决定的
。


尽管如此，许多受过良好教育的、聪明的学者和管理人员仍然在继续使用这些通常被称为计量指标的无效指标，为其机构做宣传并应用于教师聘任和晋升的重要战略决定。
这种情况与19世纪丹麦作家汉斯·克里斯蒂安·安徒生在其童话故事“皇帝的新衣”中所描述的情形非常相似。

许多重视排名的学科带头
人和管理者像那位可怜的皇帝那样，“因为太喜欢新衣服而被两个自称裁缝的骗子蒙骗，相信他们能做出最美丽的衣服”，这件新衣服“有一种奇妙的特性，那些不称职和头脑简单的人是看不到的”。

皇帝的老大臣虽然因为看不到所谓的新衣服而心生疑窦，但是担心显得愚蠢，而说自己看到了新衣服上美丽的图案(实际上是看不到的)。
这与大学为提升名次而产生的“购买行为”类似，尽管他们都知道排名有很多问题，但却被有说服力的排名机构强有力地推动着。
问题是，大学的领导者是否会像皇帝一样继续穿着排名机构提供的“新衣”(尽管他们大多数人认为大学排名并不具有科学价值)，或者他们是否会倾听理性的声音。
大学的首要价值是真理与严谨，而不是犬儒主义和市场营销。
2.“睡美人现象”——反驳文献计量的引用神话
在科学家中流传的关于引用行为的许多神话以及人们普遍认同的一些东西其实经不起严格的文献计量学分析。


举例来说，对一篇论文的引用不多并不代表论文本身质量不高，而仅仅反映了科学家们还没有对这一主题产生兴趣。


科学家们可能在很久之后对该主题产生兴趣，并开始引用一篇早期的论文。在文献计量学中，这一现象被称为“睡美人”( Sleeping Beauty )现象。


例如，意大利物理学家埃托雷·马约拉纳( Ettore Majorana )在1937年发表了一篇关于任意自旋粒子相对论的论文。


这篇论文一直沉睡到20世纪60年代中期，直到在加速器中发现了许多不同旋转的新粒子，科学家们才开始关注这篇论文。


马约拉纳的理论在20世纪30年代并没有遇到一个好时机，因为当时已知(世界上)的只有自旋为1/2的质子与电子存在。


不过，值得注意的是，马约拉纳在当时并非无名小卒，他在其他方面做出了重要贡献，研究成果被科学家频繁引用。
3.“h指数的爆发”——有数字总好过没数字
在参与决策时，指数实际上是非常有害的，因为它可能会带来负面影响。
举一个简单的例子就足以证明它作为评价指标的本质缺陷。
比较以下两种情况：
一名年轻的科研人员在过去的5年里只发表了3篇论文，在接下来的3年中，每篇论文被引60次。
另一名同龄的科研人员更高产，在过去的5年里发表了10篇论文，每篇被引11次。
于是第一位科研人员的指数是3，第二位科研人员的指数是10。
由于概念(此处为“质量”)应该是单调递增或递减的形式，因此，人们得出结论:10比3好得多。
根据对科研影响力和质量的共同直觉，可以得出如下结论:
3篇论文被引用60次的科研人员是更好的研究者(显示度更高，影响力更大)。
然而，要得出这一结论，必须比较两种截然不同的指标，进而区分两种不同的事物即论文数量(作为生产力的测量标准)和被引频次(作为论文显示度的测量标准)。
实际上，应考虑到不同研究领域的差异性，将每篇论文被引频次的平均值和中位数归一化处理，提供一个明确的、合适的质量指标。相比之下，使用h指数可能导致错误的结果。
Part6
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排版：昆昆

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