科学中多样性与创新之悖论
本文采用文献计量学方法，对包含 83 个国家和 13 个学科领域内超过 150 万名女性作者的完整出版历史进行研究，发现过去 60 年女性在科学领域参与度的增加伴随着生产力和影响力方面的性别差异增加。对同样的工作规模，男性和女性每年的发表率相近，影响力也相当。辍学率和职业生涯长度的差异是解释性别差异的原因。
Jul, 2019
研究科学家选择研究问题的因素及其对研究策略的影响，发现聚焦于新知识的高风险策略在文献中不太常见，但为获得高影响力和认可提供了更多的机会，然而，这种附加奖励并不足以补偿附加风险，需要政策干预以促进更具创新性的研究。
Feb, 2013
研究表明，尽管在学术界中，诸如助研资金、雇佣、在学术期刊上发表文章，以及学术产出等方面的性别差距正在逐渐减少，但仍存在许多被低估和持久的性别不平等现象，尤其在某些领域，男性占据了显赫的第一作者和最后作者的位置，而女性在单一作者论文中的表现显著不足，需要引起学者的注意。
Nov, 2012
本文使用社交网络分析、自然语言处理和机器学习，重点关注 2000 年至 2019 年的人工智能出版物，全面调查了几个驱动因素对在科学合作网络中获得关键位置的影响，发现科学表现在数量和影响方面对于在网络中具有 “社交研究员” 角色至关重要 。然而，女性研究人员和男性研究人员在获得 “地方影响者” 角色方面存在微小差异。
May, 2022
研究表明，任务分配在元学习者的表现中起着至关重要的作用。传统的智慧认为，任务多样性应该能够提高元学习的性能。然而，本文发现相反的证据。通过实验证据和理论证明，我们发现，将任务分配的多样性降低到一个子集水平，有时的效果甚至更好，并且将任务分配的多样性提高到更高水平的某些情形下，反而会阻碍模型的运作，并且不会带来预期的性能提升。
Jan, 2022
本文旨在阐述关于社交网络数据驱动和理论支持的复杂模型的最新进展及其在理解社会不平等和边缘化方面的潜力。特别关注网络与基于网络的算法所引起的不平等问题，以及如何影响少数群体的感知和协作模式，最后指出该领域面临的主要挑战和未来机遇。
Jun, 2022
研究了 NLP 领域自 1965 年至 2019 年间的女性第一作者占比以及她们论文的引用，发现只有 29％的女性是第一作者，并且女性第一作者的论文引用较男性第一作者更少。作者还探讨了自动人口统计分析中涉及的伦理道德问题。
May, 2020
该研究基于不完全信息和灵活公平标准，通过异构图探索社会多样性对终局博弈的影响，并发现了降低公平要求下利用某些个体影响力的机制来进一步降低支出的结果，为引导社会多元体系中的机构政策提供新的见解。
Nov, 2022
研究了信息多样性、团队构成对绩效的影响，在分析了团队构成模型后，发现团队多样性与团队的发展动态密切相关，初期的团队构成决定了团队发展的方向，也揭示了推动组织信息多样性的潜在干预手段。
Jan, 2023