チームサイエンスの科学

チームサイエンスの科学（SciTS）は、研究における学際的コラボレーションの理解と改善に焦点を当てた方法論分野です。この分野は、科学研究者のチームがより効果的に働くためにどのように組織できるかを検討するための概念的および方法論的アプローチを包含しています。^{[ 1 ]} SciTSの取り組みには、共同研究に影響を与える要因を特定して管理し、その成果を評価することが含まれます。^{[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]}

1990年代以降、学際的な協力によって複雑な問題に取り組む努力に後押しされ、チームベースの研究イニシアチブへの関心と大規模な資金提供が増加しました。^{[ 2 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]}この傾向は、気候変動や公衆衛生問題などの多面的な課題に取り組むには、さまざまな分野の科学者や実務家間のパートナーシップが有益であるという認識の高まりを反映していると主張する人もいます。 ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 8 ]} SciTS の文献レビューの 1 つは、チーム サイエンスを専門職間の共同研究の重要な構成要素として特定しました。^{[ 9 ]}ミネソタ大学の専門職間実践教育国立センターが発行したレポートは、チーム サイエンスを医療専門職の教育と臨床実践に統合することを求めています。

SciTS の開発は、資金提供機関が提起した懸念によって部分的に推進されました。資金提供機関は、チーム サイエンスのパフォーマンスを評価し、その付加価値を理解し、大規模な研究イニシアチブへの投資収益を評価し、科学政策に情報を提供しようとしました。^{[ 2 ]}「チーム サイエンスの科学」という用語は、2006 年 10 月にメリーランド州ベセスダの国立がん研究所が主催した「チーム サイエンスの科学: 学際的研究の価値の評価」と題された会議で正式に導入され、普及しました。^{[ 10 ]} SciTS 分野は、2008 年 7 月に発行された American Journal of Preventive Medicine の補遺でさらに発展し、議論されました。第 1 回年次国際チーム サイエンス (SciTS) 会議は、2010 年 4 月 22 ～ 24 日にイリノイ州シカゴで、ノースウェスタン大学臨床およびトランスレーショナル サイエンス (NUCATS) 研究所によって開催されました。

2013年、米国科学アカデミーは、 SciTSの知識と実践の現状を評価するために、チームサイエンスの科学に関する国家研究評議会委員会を設立した。^{[ 11 ]}委員会の報告書は2015年に発表された。^{[ 12 ]}

2023年、パトリック・フォーシャーらは、大規模チーム科学の利点を特定したレビューを発表し、イノベーションがより大きなサンプルの収集を容易にし、再現性と一般化可能性に向けた取り組みを支援すると指摘した。^{[ 13 ] [ 14 ]}しかし、チーム科学が資金配分の優先順位にますます影響を与え、応用科学からより理論的な研究分野に重点が移り、大規模プロジェクトが失敗に終わる可能性があるという懸念が存在する。^{[ 15 ]}フォーシャーの提言には、諮問委員会と構造化された規約の作成、貢献者からのフィードバックメカニズムの正式化、メンターシップへの参加、アイデア創出とプロジェクト実施の分離などが含まれていた。^{[ 14 ]}

2026年、議論はビッグチームサイエンス（BTS）の管理へと移った。Vaidisらは^{[ 16 ]}、Psychological Science Accelerator ^{[ 17 ]} 、 ManyBabies ^{[ 18} ]、 ManyManys [19 ^]、ManyPrimates[20]などのグローバルコラボレーションの成果を統合した。BTS^{は統計的検出力と異文化間一般化可能性に挑戦できるが、非公式}な協力協定、順方向および逆方向の翻訳、世界同期のための協定時間（UTC）の価値、数百人を超えるメンバーと研究室からなるチームで倫理的および認識論的整合性を維持するための意思決定プロトコルなど、高忠実度組織構造として^機能する非伝統的な管理を必要とする官僚的な課題がいくつか発生する。

成功するチームの定義は、関係者によって異なる場合がある。^{[ 2 ]} SciTS は、チーム サイエンスに関連する先行条件、共同プロセス、および結果を評価するために、定性的および定量的方法の両方を使用する。また、チーム サイエンスに影響を与える組織的、社会的、政治的なコンテキストも考慮する。^{[ 2 ]}

2018年に発表された、2006年から2016年の間に発表されたSciTSに関する文献レビューでは、109件の論文が特定されました。これらの論文のうち、75%が既存のデータ（アーカイブデータなど）を使用し、62%が計量書誌学を使用し、40%以上が調査を使用し、10%以上がインタビューや観察データを使用していると報告されています。^{[ 21 ]}

• 統合学習
• 対人関係における専門知識
• 学際性
• 学際的
• 多次元ネットワーク
• 学際的
• グローバルブレイン

• Azoulay P、Joshua S、Zivin JW (2010)「スーパースターの消滅」『四半期経済学ジャーナル』125 (2):549–589。
• Bennett LM、Gadlin H、Levine-Finley S (2010)。「コラボレーションとチームサイエンス：フィールドガイド」（PDF）。メリーランド州ベセスダ：米国国立衛生研究所。2010年5月28日アクセス。
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• Rhoten D (2007).ネットワーク科学の夜明け。The Chronicle Review . 54. 2010年5月28日アクセス。

• 年次国際チームサイエンス会議
• 国立がん研究所の科学チームサイエンスウェブサイト