基于贡献要素的iSchools院校科研合作模式探究

杨思洛 张凌霄

(1.武汉大学信息管理学院，武汉，430072； 2.武汉大学中国科学评价研究中心，武汉，430072；3.江苏省档案馆，南京，210008)

1 引言

大科学时代，科学合作在实现重大科学突破、解决复杂科学问题、促进文化理解、提高研究效率、实现研究卓越和知识创新、共享科技资源等方面日益发挥着重要作用[1]。科研合著是科学合作的重要方式。自Beaver和Rosen于20世纪70年代发表系列论文提出科学合著理论[2-4]，学者们从科研合著的角度对于科学合作展开研究，涉及不同的学科和视角、不同的阶段和层次以及合作背后的影响因素与新的挑战[5-6]。社会网络分析 (Social Network Analysis)是目前科研合著研究的热门方法，这类研究聚焦于网络指标的测算、合作网络中社团的划分以及网络演化的分析[7-9]，在分析合著网络结构、识别主题关联网络等方面起着重要作用。但是，不同节点在合作中承担的工作与扮演的角色实际各异，已有研究往往忽视对各节点实际贡献内容的关注。在合著者数量日益增多，“Hyperauthorship”现象兴起的背景下，仅使用传统文献计量指标和社会网络分析探究科研合著结构显然不够全面，无法适应新时代、新背景下科研合著中作者贡献量化与评价研究的需要。自1999年Nature首次提出并倡导在论文中标识“作者贡献”至今，越来越多的期刊要求团队披露哪些作者做出了哪些贡献。作者贡献声明作为对作者署名的补充，一方面是期刊应对科研合作增加、学术竞争加剧导致的传统署名制度被滥用以及失效等问题的重要手段，另一方面其出现与普及也为新时代、新背景下的科研合著研究提供了新思路。贡献要素是作者贡献声明的主要组成部分，是在作者贡献声明中对合著作者贡献的具体表述，有助于细化、明晰作者贡献和责任[10]。目前国内外对于作者贡献声明及贡献要素的研究主要关注作者贡献声明的实施现状[11-12]、贡献要素具体内容的归纳拓展[13-14]以及基于此的作者贡献的量化测度[15-17]。而对于将作者贡献应用于其他领域以辅助科研评价还未有深入研究，例如，探讨作者贡献在科研合著中的应用等，国内学者王新明等[18]提出，应当结合作者贡献声明，分析作者贡献要素的组合模式，探索合著者在实际的论文合著中的具体贡献与承担角色，在此基础上，对作者进行更深层次、精细化的科研评价。但目前尚未有相关实证研究。

iSchools以人、信息、技术的交叉领域为专业领域[19]，倡导跨学科、合作交流的理念。近年来，iSchool联盟队伍日渐壮大，iSchool运动推进强势，iSchools官网名单显示[20]，截至2021年3月，已有120个信息学院加入iSchools联盟，涉及30多个国家，俨然成为国际信息学院发展的主流趋势。在此背景下，iSchools院校成员数量的丰富性与合作交流的开放性保障了合著研究的可行性与意义。另外，关于iSchools运动国内外有着持续的讨论，其中不乏质疑与反思，例如加入iSchools对于图情学科的建设、图情院校的发展是否有积极作用等。通过探究iSchools成员院校的合著情况，能够帮助进一步理解iSchools的发展现状与科研成果，为思考iSchools的意义与价值提供思路。

目前对于iSchools成员院校间的合著研究较少，已有研究中：①多以iConference的会议论文或单个学校的数据进行分析，数据样本较少，代表性不够[21-22]；②多单一利用社会网络分析法，对iSchools院校合著情况的研究停留在对合著网络结构的揭示上，没有对各院校实际贡献内容的关注[23-24]；③对于iSchools合著情况的分析视角较为单一，多以iSchools联盟作为一个整体研究，而对于iSchools成员院校间的合著特点及合著模式关注较少。因此，本文将综合利用社会网络分析法与作者贡献要素，从合著结构深入到合著内容，从院校间合著到院校整体合著两个角度对iSchools院校的科研合著模式进行全面完整的呈现。

2 数据收集与研究方法

2.1 数据收集与处理

截至2021年3月，在iSchools官网显示的120所成员院校中，本文选择其中22所院校2010—2019年的文献数据作为研究样本，选择原因如下：①这22所院校加入iSchools联盟时间较早，属于iSchools联盟较早一批核心成员，能够较好地代表整个iSchools联盟内部的合著情况；②这22所院校在时间跨度内(2010—2019年)已经是iSchools成员，相较于2010年后加入的院校，其合著情况不会受到加入iSchools联盟等因素的影响。22所院校名单见表1。

本文选择Web of Science核心合集作为数据来源，以iSchools官网提供的学校与学院名单为标准，构造相关检索式(以武汉大学为例，其检索式为OO=(Wuhan Univ) AND SG=(Sch Informat Management))，时间跨度设置为2010—2019年。在检索过程中考虑到22所学院改名、院系合并等情况，对22所院校的历史及机构设置进行调研以保证检索结果的全面性，对于检索结果异常的院校，实施二次检索以保证结果的准确性。最终得到22所iSchools院校10年内发表的9762篇文献，其中包括机构合著文献(作者机构的数量大于1的文献)6714篇、iSchools院校间合著文献(作者机构包含22所院校中的2所院校及以上)303篇。此外，基于9762篇文献数据，设置时间区间为2015—2019年，文献类型为article，筛选出22所iSchools院校近五年来的3206篇论文数据，并进一步筛选出其中有贡献声明的论文327篇，统一标注处理。

2.2 研究方法

院校间合著情况，主要通过对院校间合著网络的构建及合著研究热点的探究展开。其中，合著网络的构建基于合著文献数量矩阵转化成的合著强度矩阵，以避免院校发文数量相差较大对指标测算带来的影响，合著强度的具体测算思路参考王贤文等[25]的测算方法，计算公式为：

其中，C(i,j)代表院校i和院校/机构j之间的论文合著强度,Ci和Cj分别代表院校i和院校/机构j的论文总数,Cij代表院校i和院校/机构j之间的论文合著数量。院校间合著的研究热点则通过对iSchools院校间合著文章的高频关键词的共现与聚类来确定，高频关键词的界定依赖于普赖斯定律[26]，计算公式为：

其中，m为高频关键词中频次最低的关键词频次数，N为最高频关键词的频次，即高频关键词中频次最低的关键词频次数等于最高频关键词频次数的平方根的 0.749 倍。

院校整体合著情况则基于对作者贡献声明的分析，由于筛选所得期刊论文归属于多本不同的期刊，而不同期刊作者贡献要素的内容并不相同[17]，但绝大多数遵从ICMJE和CRediT的贡献要素分类方法，本文将贡献要素类型统一归为六种，如表2所示。首先，采用文献计量方法，测算院校贡献度、贡献要素院校参与度，对iSchools院校合著贡献情况进行整体分析；其次，基于贡献要素院校参与度以及贡献要素标注情况，总结确定iSchools院校主要合著模式，并使用RAWGraphs形成桑基图进行可视化展示。

表2 统一后的贡献要素类型

3 iSchools院校合著情况总体分析

(1)院校发文情况分析

22所院校2010—2019年的科研产出情况如表1所示。可以发现，大多数iSchools院校的发文处于波动中缓慢上升的趋势，整体产出较为稳定；超过一半的院校每年的发文量都在0—50的区间内波动，约三分之一的院校在后五年发文量逐步进入50—100的区间。对比各院校10年内总发文量，院校间差距较大，印第安纳大学伯明顿分校和佐治亚理工学院的发文量显著高于其他院校，而德国的洪堡大学相对来说发文量较少，10年间的总发文量没有超过100篇。

(2)院校文献合著率分析

文献合著率是指院校通过合著发表的论文占发文总量的比例，合著率越高，说明该院校的科研合著程度越高。本文将文献合著率分为两种：一是整体文献合著率，即院校发表的合著论文占发文总量的比例；二是iSchools院校间文献合著率，即iSchools院校间的合著论文占全部合著论文的比例。如图1所示，可以发现，大多数iSchools院校整体文献合著率都超过了60%，大多数iSchools院校间文献合著率在3%—13%之间，整体而言，iSchools院校间的合著并不是iSchools院校科研合著的主体。其中北卡罗来纳大学、雪城大学和伊利诺伊大学香槟分校整体文献合著率与iSchools院校间文献合著率都比较高，表明这几所信息学院整体科研合著程度以及iSchools院校间合著程度都比较高；相较而言，洪堡大学、哥本哈根大学两者都偏低，在这22所院校中科研合著程度不高；宾夕法尼亚州立大学、卡纳基梅隆大学以及佐治亚理工学院整体合著率较高，但是与iSchools院校合著的数量并不多。

(3)院校合著广度分析

基于院校10年来的合著机构数量的统计，合著机构数量越多，说明该院校合著广度越高。如图2所示，合著机构数与合著论文数呈正相关，多数院校的合著机构总量集中在200—400所之间，而合著的iSchools院校数量则集中在8—14所之间。其中印第安纳大学伯明顿分校、密歇根大学的信息学院合著机构总量与iSchools合著数量都比较多，整体合著广度与院校间合著广度都较高，多伦多大学、哥本哈根大学与洪堡大学的信息学院，合著机构总量与iSchools合著数量都较少，整体合著广度与院校间合著广度都较低。

4 基于合著强度的iSchools院校间合著情况

4.1 iSchools院校间合著网络结构演化分析

基于22所iSchools院校间的合著论文，分别构建两个时间段院校合著数量矩阵，并将其转化为合著强度矩阵导入Netdraw，生成22所iSchools在两个时间段中的合著网络图，如图3a、3b所示。图中每一个节点代表一所院校，节点的大小与颜色由院校的中心度决定，节点间的连线代表院校间有合著关系，连线的粗细则代表院校间合著强弱。

(1)网络结构分析

两个时间区间的合著网络结构发生改变。①合著网络的节点分布更加均匀，核心节点数量增加，边缘节点数量减少。2010—2014年的合著网络中，密歇根大学、马里兰大学明显处于中心位置，而多伦多大学、洪堡大学、佛罗里达州立大学则处于网络边缘位置，分别只与一所iSchools院校有合著关系；而到了2015—2019年的合著网络，印第安纳大学伯明顿分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州大学欧文分校等多个节点上升为核心节点，相对边缘的节点合著关系的数量明显增加。②合著网络节点间的连线数量明显增多，院校间合著广度明显增加。2010—2014年的合著网络中，即便是中心节点，其连线数量也比较少，整体合著比较松散，而2015—2019年的合著网络中，随着核心节点的增多，节点间的合著关系也显著增加，院校间合著广度显著提高。③部分院校间合著强度减弱，院校合著结构发生改变。2010—2014年的合著网络表明，武汉大学与匹茨堡大学、北卡罗来纳大学教堂山分校、新泽西州立罗格斯大学及伊利诺伊大学香槟分校间的合著关系密切，合著强度较高；而到了2015—2019年的合著网络，这几对合著院校的合著强度均明显降低，新的高强度的院校合著出现，如武汉大学与印第安纳大学伯明顿分校，雪城大学与加州大学欧文分校等，表明iSchools院校间的合著具有流动性，合著对象随时间的改变而改变。

(2)网络密度分析

(3)网络中心性分析

网络中心性反映了个人或组织在其所处的网络中的位置和重要性[27]，三种中心度排名前八的院校如表3所示。

表3 iSchools院校间合著网络的中心度分析(Top8)

从点度中心度上看，两个时间区间内武汉大学、北卡罗来纳大学教堂山分校、伊利诺伊大学香槟分校以及密歇根大学都比较高，处于网络中心的位置。此外，在2015—2019年，印第安纳大学伯明顿分校的点度中心度明显升高，科研合著地位显著提高，成为中心节点。整体对比可以发现，后一时间区间各院校的点度中心度都显著上升，说明随着时间的增长，合著网络中各院校的合著广度都有所提高，合著能力显著增强。从接近中心度上看，两个时间区间内，密歇根大学、伊利诺伊大学香槟分校及马里兰大学的接近中心度都比较高，说明其在合著网络中与其他各院校的联系都较为密切，合著能力较强。对比两个时间区间的接近中心度发现，后一时间区间内各院校的接近中心度也都显著上升，表明院校间的整体科研合著强度明显增加。从中介中心度上看，两个时间区间内密歇根大学、伊利诺伊大学香槟分校及德雷克塞尔大学的中介中心度排名都较高，在合著网络中将其他院校连接在一起，处于重要的“中介”位置。此外，对比2010—2014年的合著网络，印第安纳大学伯明顿分校与匹茨堡大学在2015—2019年合著网络中的“中介”作用愈加明显，对促进合作研究起着较大的作用；从整体数值上看，2015—2019年合著网络的中介中心度较前一时间区间显著降低，表明院校间的整体连通度增加，连接中介的作用降低，合著结构更加合理。

4.2 iSchools院校间合著论文研究热点分析

通过统计分析高频关键词的词频与共现关系，可以展现领域研究热点。图4中节点代表高频关键词，节点的大小代表高频关键词的出现频次，节点的连线代表高频关键词存在共现关系，连线的粗细代表高频关键词共现的次数，连线越粗，关键词关系越紧密。图中节点的大小直观显示出，社交媒体(15)、设计(9)、协作(7)、信息检索(7)、人机交互(6)等是iSchools院校间合著文章中出现频次较高的关键词，而节点间连线的粗细则显示，社交媒体与自我披露、协作与交流、安全与隐私、文献计量学与科学计量学等词共现频次较高。

按照研究主题对高频关键词进行人工聚类，得到六个合著研究热点，见图5。S1代表社交网络下的身份认同与个体认同研究，S2代表对社交媒体衍生的社交资本与数据管理，S3代表信息检索技术主题，S4代表人机交互、信息可视化主题，S5代表互联网环境下的隐私、伦理、安全问题研究，S6代表文献计量学以及学术交流主题。整体来看，相较于传统的图情学科，iSchools院校合著研究：①跨学科性更加明显，六个研究热点中涉及信息系统、人工智能、社会学、传播学等多个研究领域；②前沿性更加明显，对新兴媒介及其引发的社会现象与问题进行研究；③传统LIS研究内容与新兴研究内容共存，六个合著研究热点中，既包括信息检索、文献计量学等传统LIS相关内容，也包括人机交互、互联网安全隐私、数据管理等新兴内容。

5 基于贡献要素的iSchools院校整体合著模式研究

5.1 iSchools院校合著文献贡献要素整体分析

梳理22所院校合著期刊论文的作者贡献声明(以下简称ACS)，具体情况如表4所示，可以发现，22所iSchools院校中印第安纳大学伯明顿分校的iSchools近五年来具有ACS的合著论文数量最多，哥本哈根大学、洪堡大学、多伦多大学的iSchools数量最少，各有1篇，而罗格斯大学、雪城大学、德克萨斯大学奥斯汀分校各4篇。由于这6所iSchools院校具有ACS的合著论文数量较少，因此本研究只对剩下的16所院校进行分析。

(1)院校贡献度

院校贡献度指单篇论文中某一院校贡献要素数与贡献要素总数之比。由贡献参与度的概念可以得知院校贡献参与度的计算方式，本文将贡献要素类型统一为六种，若某一院校作者参与了其中三种类型的贡献要素，则该院校的贡献参与度为50%，以此类推。计算16所院校每篇论文的院校贡献度，取平均值来代表该院校整体的贡献度，如表5所示。整体来说，这16所院校的院校贡献度平均值为0.507，有7所iSchools院校的贡献度在平均值以上，其中，匹兹堡大学的iSchools贡献参与度最高，达0.81，远超其余学校，说明匹兹堡大学iSchool的作者在合著论文参与了六种贡献要素中的近五种，对于合著论文的贡献相对较高，加州大学洛杉矶分校的iSchools贡献度位居第二，达0.6；相较而言，武汉大学、卡耐基梅隆大学、佐治亚理工学院的iSchools贡献度较低，分别是0.385、0.358、0.348，尤其是佐治亚理工学院，平均来说其作者在合著论文中只参与到了六种贡献要素中的两种，从贡献类型来说，其对合著论文的贡献有限。

证明 (1)由τCSI⊆τ,clX{x}⊆clCSI(X){x},下证clCSI(X){x}⊆clX{x},只需证XclX{x}⊆XclCSI(X){x}。注意到XclCSI(X){x}=intCSI(X)(X{x})及XclX{x}⊆X{x},于是又只需证XclX{x}∈τCSI即可。

(2)贡献要素院校参与度

贡献要素院校参与度指院校参与某贡献要素的频次与该院校近五年来有ACS的合著论文中某贡献要素的出现频次之比。若某一院校的100篇合著论文都存在某一贡献要素，但在该院校作者的贡献声明中该要素只出现了80次，则这一贡献要素中该院校的贡献参与度为80%。整理后各贡献要素的院校参与度如表6所示。计算各iSchools院校对六个要素参与度的平均值以对六个要素进行横向比较，发现要素5文章撰写、修改与审稿是这16所iSchools参与最多的一个要素，平均院校参与度达0.808，也就是说各院校参与了80%以上的合著论文的文章撰写、修改与审稿；要素1构思和方法论设计位居第二，平均院校参与度达0.651；而要素6项目监督管理与经费购置则是16所iSchools院校参与度最低的，仅为0.216。整体来说，参与度从高到低依次为要素5文章撰写、修改与审稿，要素1构思和方法论设计，要素4数据分析与可视化，要素2工具与材料准备，要素3数据处理与核查，要素6项目监督管理与经费购置。

表6 16所院校iSchools贡献要素参与度

5.2 基于贡献要素的iSchools院校合著模式分析

各iSchools院校主要合著模式的确定，首先依据前文计算的贡献要素院校参与度数值与要素出现的具体频次确定该iSchool在合著中的主要承担要素，其次确定该iSchool在承担此类要素时，合著院校的数量以及合著院校承担的贡献要素。在确定主要合著模式的院校数量与院校贡献后，形成桑基图可视化展示。

(1)实质性贡献模式

实质性贡献模式是指iSchools在合著论文中至少承担了贡献要素1构思和方法论设计、要素4数据分析与可视化与要素5文章撰写、修改与审稿，对合著文章的构思、执行与撰写作出了实质性的贡献。例如，卡耐基梅隆大学的信息学院合著论文主要合著模式为：卡耐基梅隆大学信息学院承担贡献要素1、4、5，院校A承担贡献要素1、2、5，院校B承担贡献要素1、4、5，如图6所示。卡耐基梅隆大学信息学院主要承担构思和方法论设计，数据分析与可视化，文章撰写、修改与审稿等实质性、关键性作用的贡献要素，而其合著院校共同促进科研工作的完成，承担了工具与材料准备的相关准备性工作。

类似的还有伊利诺伊大学香槟分校、印第安纳大学伯明顿分校、密歇根大学、匹兹堡大学、加州大学洛杉矶分校的iSchools。如伊利诺伊大学香槟分校的主要合著模式为：其信息学院承担贡献要素1、2、3、4、5，院校A承担要素1、2、3、4、5、6，院校B承担1、2、4、6，院校C承担1、2、5、6，如图7所示。在此模式中，伊利诺大学香槟分校的信息学院与其余合著院校共同承担了文章的构思与方法论设计、工具与材料准备、数据分析与可视化、文章撰写修改等工作，为文章的构思、执行、撰写都作出了实质性贡献，并且其余合著院校还承担了整个项目的管理与监督工作。主要合著模式如图8—11所示。

(2)领导性贡献模式

领导性贡献模式是指iSchools院校在合著论文中承担了要素1构思和方法论设计、要素5文章撰写、修改与审稿，是文章的构思与方法论设计者并且参与了文章的修改与审阅，但没有参与具体实施中(如数据处理、分析等)。佛罗里达州立大学贡献要素1和贡献要素5的参与度分别高达0.8与1，远超其他几个贡献要素的参与度，综合该院校整体标注情况，其余合著院校主要承担贡献要素1、2、3、4、5，且合著院校数量平均为2个，因此佛罗里达州立大学信息学院的主要合著模式为：佛罗里达州立大学承担贡献要素1、5，院校A承担贡献要素1、3、4、5，院校B承担贡献要素1、2、4，如图12所示。在此模式中，佛罗里达州立大学主要负责了合著论文的构思与草稿修改，对文章的形成起到了领导性的作用，而其合著院校承担了共同构思、数据收集处理与分析、初稿撰写等更为具体与执行的工作，保障科研项目的完成。

德雷克塞尔大学的主要合著模式为：其信息学院承担贡献要素1、5，院校A承担要素1、2、4、5，院校B承担要素2、4、5，如图13所示。在此模式中，德雷克塞尔大学的信息学院承担了文章的构思与撰写工作，其余院校在共同承担文章构思与撰写工作的同时，也承担了具体的准备与分析工作。马里兰大学、武汉大学的iSchools院校同属此合著模式，在细节上略有区别，如图14、15所示。

(3)辅助性贡献模式

辅助性贡献模式是指在合著论文中主要承担了要素4数据分析与可视化、要素5文章撰写修改与审稿，辅助文章相关的实验/调研的数据收集、处理、分析以及文章的部分撰写等具体工作。宾夕法尼亚州立大学信息学院对贡献要素4、5的参与度都达到了0.75，在六个贡献要素中参与度最高，综合贡献声明标注情况，其余合著院校分别承担了贡献要素1、2、3、4、5，且合著院校的数量平均为3个，因此宾夕法尼亚州立大学信息学院的主要合著模式为：宾夕法尼亚州立大学承担贡献要素4、5，院校A承担要素1、3、4、5，院校B承担要素2、3，院校C承担要素4，如图16所示。在此模式中，宾夕法尼亚州立大学主要负责了数据分析与文章部分内容的撰写工作，其合著院校既承担了文章构思设计、数据分析、修改等实质性工作，也承担了调研、数据收集、处理等同样的辅助性工作，各院校分工较清晰，涉及多种贡献要素，共同完成科研项目。

类似还有加州大学伯克利分校、加州大学欧文分校与华盛顿大学的iSchools，如图17—19所示。如加州大学伯克利分校的主要合著模式为：其信息学院承担要素3、4、5，院校A承担要素1、3、4、5，院校B承担要素1、4、5，即，加州大学伯克利分校的信息学院承担了文章的数据收集、分析以及撰写工作，与合著院校共同完成了文章的具体执行工作，对于文章的完成起到了辅助作用。

(4)建议性贡献模式

建议性贡献模式是指iSchools院校在合著论文中仅承担了要素5文章撰写、修改与审稿，参与到文章的审阅、修改与提出相关改进建议，对构思与具体实施贡献有限。佐治亚理工学院仅对贡献要素5的参与度达到了0.727，其余要素的参与度都在0.55以下，综合该院校贡献声明标注情况，其合著院校主要承担贡献要素1、3、5、6，且合著院校的平均数量为2个，因此佐治亚理工学院的信息学院主要合著模式为：佐治亚理工学院承担要素5，院校A承担贡献要素1、3、5，院校B承担贡献要素1、6，如图20所示。在此模式中，佐治亚理工学院主要负责了文章的审阅与修改，其合著院校负责了文章的构思、数据处理、初稿撰写以及整个科研项目的监督管理。

还有北卡罗来纳大学教堂山分校的iSchools，其主要合著模式见图21。可以发现，北卡罗来纳大学教堂山分校的主要合著模式为：其信息学院承担要素5，院校A承担要素1、3、4、5，院校B承担要素1、3、5，在此模式中，文章的构思、具体执行以及初稿撰写等工作主要由合著院校承担，而北卡罗来纳大学教堂山分校的信息学院主要只是承担文章的审阅与修改，为文章的最终形成提出相关建议。

6 结论

iSchools院校以跨学科为特征，倡导合作交流。本文基于22所iSchools院校2010—2019年间被Web of Science收录的文献数据，综合合著网络与贡献要素，对iSchools院校间与院校整体合著模式进行探究，得出如下结论。

iSchools整体合著情况，从发文量与相关合著指标来看：①iSchools院校科研产出整体处于稳定状态，除了少部分院校每年发文数量显著较高，大多数院校的科研产出呈波动式缓慢增长的态势；②大多数iSchools院校的整体合著程度较高，整体合著能力较强，而iSchools院校间的合著并不是iSchools院校科研合著的主体；各院校整体合著广度与院校间合著广度都比较高，并且大多与超过三分之一的iSchools院校(指本文研究的22所院校)有过合作。

iSchools院校间合著模式部分，综合合著网络图与研究热点共现图：①从2010—2014年到2015—2019年，iSchools院校间合著网络的演化非常显著，院校间合著从广度和强度上都有明显提升，合著关系更加密切，合著结构更加均匀，并且院校的合著具有流动性，随着时间的增长，主要合著对象也会发生改变；②iSchools院校间科研合著的跨学科性与前沿性都非常明显，研究内容上呈现出传统LIS研究内容与新兴研究内容共存的局面，并且新兴研究内容占合著主题主体。

iSchools院校整体合著模式部分，相关指标与模式表明：①iSchools院校对合著论文的整体贡献度较高，在六种贡献要素中多数iSchools院校能够承担一半的贡献要素，对于合著论文具有重要的贡献；②iSchools院校对各贡献要素的参与度有明显差别，最普遍参与的是文章的构思、设计以及数据分析工作，而鲜少参与项目的监督管理与经费购置，同时，各院校对于不同贡献要素的参与度也有一定差别。③iSchools院校的科研合著模式主要形成了实质性贡献模式、领导性贡献模式、辅助性贡献模式、建议性贡献模式这四种，大多iSchools院校属于实质性贡献模式，即在合著论文中对于合著文献的构思、执行与撰写作出了实质性的贡献。

以上研究结论反映了iSchools院校科研合著模式的特征与变化。一方面，iSchools联盟作为一个自美国发端、影响国际信息学院的联盟，未来的科研合著应更加注重均衡性与全球性，根据研究，非美国的iSchools院校与美国的iSchools院校相比，差距依然比较明显，相关iSchools应积极交流合作，切实践行iSchools倡导的开放、交流的相关理念；另一方面，iSchools院校科研合著的主题需兼顾传统LIS研究内容与新兴热点，尤其是LIS方向的内容，发挥其跨学科或者说整合学科的独特价值。