本文探讨了一种新型的计算方法，即使用基于无向有标号图和图重写的部分规则应用的方法构建化合物大型网络，以探索化学空间的可能组合。该方法在指定反应机理的情况下，能够极大地降低资源需求，同时也避免了对非常不可能的化合物进行枚举，从而可以提高效率。此框架不仅适用于化学领域，也可以扩展到其他领域，例如基于其变换模型而构建复杂游戏。

Feb, 2013

研究发现在科学界中，虽然少数群体具有更高的科学创新率，但是他们却面临晋升困难的局面，导致在学术界中的代表性不足。这一现象被称为多样性悖论，它折射了在科研领域的社会结构中存在的不公平。

Sep, 2019

本文基于对 100 个决策问题数据集的回顾，发现许多问题具有关键性质和对应的决策策略，而采用多目标优化方法能够定量地进行投资决策。作者评估了这些性质的重要程度，得到了对应问题的信息量评分，使得在关键性质的指导下，决策问题的分析复杂度显著降低。

Jan, 2023

本文提出在 CSS（Comparative Survey Science）研究活动和环境中设定实用的限制，以确保 CSS 研究是道德、可信和负责任的，并指出在 CSS 实践中应当全方位地融入负责任的研究和创新（RRI）习惯。为了实现这些目标，本文提出了一些实际步骤，包括：利益相关者参与流程，研究影响评估，数据生命周期文档，偏见自我评估和透明的研究报告协议。

Jun, 2022

通过分析数据表明，多作者论文的作者贡献随作者排名的变化而变化。而且，根据作者作用的性质，作者排名和角色分为三种类型。

Sep, 2016

该研究调查了科学合作网络的结构，发现这些网络形成了 “小世界”，研究了作者的合作者数量的平均值和分布情况，证明了网络中的聚类存在，强调了不同领域之间合作模式的显着差异。

Jul, 2000

研究了 1900 年至 2015 年间的科学发展历程，发现合作研究已成为创新的主要来源，广泛参考文献，全球化的合作和引用关系大幅上升，美国，英国和德国科学累积的引用数量下降，这些发现有助于更好地探索科学发展的未来。

Apr, 2017

本论文探讨了科研影响力的关键控制因素并借助机器学习和 Jackknife 方法进行实证分析，结果发现文章中心因素和作者中心因素对计算机科学领域的学者未来的学术成功最具关联性。

Feb, 2022

本研究利用人类学中的认知模型对科学家之间的个人合作网络（即从每个研究人员的角度考虑的网络）进行表征，研究了学术合作、学术表现和学术流动在不同职业阶段的相互影响。研究发现，合著网络的结构与学术表现指数之间存在明显的相关性，但高绩效与大型合作网络的相关性存在容量限制效应。

May, 2021

我们研究了查尔斯・达尔文的阅读选择，并使用主题模型计算其表现出的探索 (exploitation) 与开拓 (exploration) 决策方式的变化。通过计算 Kullback-Liebler 差异，我们发现达尔文的行为从早期的开拓（expolitation）转向了后期的探索（exploration）, 寻求相对于先前时代异常高的认知惊奇。这种变化，与他职业生涯的重大智力时期以及他自己的自我评论相一致。

Sep, 2015