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科研课题选择和信誉分配的数学模型研究

科研课题选择和信誉分配的数学模型研究

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作者： Khin War War Htike（王汉英）中南大学

学位级别：硕士

如果科学家们有效地选择科研项目并公平分配荣誉,那么科学界将因此受益。脑力分配模型可以用于研究这个问题。这个问题是由金切尔首先提出并展开研究的。然而,金切尔提出的模型做了很多假设,其中很多假设与实际情况相差甚远。我们在论... 详细信息

如果科学家们有效地选择科研项目并公平分配荣誉,那么科学界将因此受益。脑力分配模型可以用于研究这个问题。这个问题是由金切尔首先提出并展开研究的。然而,金切尔提出的模型做了很多假设,其中很多假设与实际情况相差甚远。我们在论文中的主要贡献包含三个部分。首先,我们对金切尔提出的模型中的参数的误差对系统的影响提出了理论解释。由于在一般情况下建模的复杂性,我们在论文中主要分析了一些包含少数的科学家和项目的特殊情况。分析的结果表明,当我们假定不精确参数的情况下,得出的解可能偏离原来的分布,并导致总的成功概率的损失。另外,我们对该模型进行了修改,研究了信用共享的开放式同行评议制度。如今随着科技论文变得越来越开放,传统的同行评议也逐渐朝着开放式同行评议系统转变。在开放式同行评议系统中,信用不仅是针对作者,还针对评审者。所以我们研究开放式评议系统中作者和评审者的关系,并详细分析了开放式同行评议系统中一些特殊情况下评审者的信用分享问题。其中,我们综合考虑了作者和审稿人的名气。最后,我们研究了不公平信用分配方式的效率问题。信用对于科学家和研究人员起着激励作用,马太效应完成的科学奖励系统是在科学研究工作中分配信用的一种复杂模式。尽管在科学中不公平信用分配方式经常发生,我们仍然坚信科技信用的分配应该和科学家的贡献或者科学项目提高社会福利的成功度和重要性成正比。我们构造了一个参数用来表示随着权重的调整而增加的社会福利,同时也分析了不同参数对于它的影响。分析结果表明,不公平信用分配方式有可能达到社会最优,但是效率可能低下。本研究根据数学模型改善了在科研中资源和信用的分配,同时为社会资源和信用等福利的分配提供一种最优的分配方法。

关键词：脑力劳动双边稳定可实现的开放式同行评议不公平信用分配

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