信息资源管理学报 ›› 2026, Vol. 16 ›› Issue (4): 151-160.doi: 10.13365/j.jirm.2026.04.151
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王贤文 尹逸贤 耿屿
Wang Xianwen Yin Yixian Geng Yu
摘要: 同行评议是否打压颠覆性创新成果,是科学计量学与科技政策领域的重要议题。本研究以人工智能领域顶级会议ICLR的公开评审数据为样本,分析科学论文的颠覆性程度与其在同行评议中得分之间的关系,并进一步探讨颠覆性成果与“非共识性”评价之间的关联。结果显示,颠覆性与同行评审得分之间存在显著的正向关联,即颠覆性程度越高的科研成果,越容易获得同行的高度认可,表明同行评议体系并未打压颠覆性成果,同时,未发现高颠覆性论文伴随明显的“非共识性”。这表明在人工智能这一快速发展的前沿领域,开放同行评议制度能够有效识别具有颠覆性潜力的优秀成果。本研究为科技管理部门优化评审专家结构、鼓励原始创新,构建更加开放和包容的科研评价体系提供了理论依据与实证支持。
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