@ARTICLE{Kwiek_Marek_Zawsze_2023,
 author={Kwiek, Marek and Roszka, Wojciech},
 number={No 1},
 journal={Nauka},
 pages={7-39},
 howpublished={online},
 year={2023},
 publisher={Biuro Upowszechniania i Promocji Nauki PAN},
 abstract={W pracy poddano analizie trwałość przynależności do klas produktywności badawczej na poziomie indywidualnym. Do analiz wykorzystano dane pochodzące z prowadzonego przez nas Obserwatorium Polskiej Nauki (100 000 naukowców, 380 000 publikacji z ostatniej dekady) oraz metadane z bazy Scopus dotyczące niemal miliona (N = 935 167) polskich artykułów z ostatnich 50 lat. Przeanalizowano przebieg kariery naukowej 2326 polskich profesorów tytularnych. Zbadano daty kolejnych awansów naukowych i liczbę publikacji ( N = 79 027 artykułów) między awansami w ciągu 20–40 lat pracy naukowej w 14 dyscyplinach (nauki ścisłe, techniczne, inżynieryjne, matematyczne i medyczne, czyli w obszarze STEMM). Interesowało nas przemieszczanie się między trzema klasami produktywności – najwyższą (górnych 20%), przeciętną (60%) i najniższą (dolnych 20%). Połowa najbardziej produktywnych doktorów okazała się najbardziej produktywnymi doktorami habilitowanymi, a połowa najbardziej produktywnych doktorów habilitowanych –najbardziej produktywnymi profesorami tytularnymi (52,6% i 50,8%). Przechodzenie od najwyższej do najniższej i od najniższej do najwyższej klasy produktywności dotyczyło tylko 100 (4,3%) naukowców. W modelach regresji logistycznej dwoma silnymi predyktorami przynależności do najwyższej klasy produktywności wśród profesorów tytularnych okazały się wysoka produktywność w okresie bycia doktorem i w okresie bycia doktorem habilitowanym (zwiększając szanse średnio niemal dwukrotnie i czterokrotnie, o 179% i 361%). Podsumowanie obejmuje wykorzystanie Big Data do badania karier akademickich.},
 type={Artykuł},
 title={Zawsze wysoce produktywni? Zawsze nisko produktywni? Dynamiczne ujęcie dorobku naukowego profesorów tytularnych wykorzystujące klasy produktywności},
 URL={http://ochroma.man.poznan.pl/Content/126673/PDF-MASTER/N%23123-01-Kwiek.pdf},
 doi={10.24425/nauka.2023.144944},
 keywords={Big Data w analizie karier akademickich, polscy naukowcy, produktywność badawcza, stratyfikacja społeczna w nauce, podejście longitudinalne},
}