Polarforskning: en bibliometrisk underso kning med sa rskilt avseende pa hur isbrytaren ODEN bidragit till forskningens fronter

Polarforskning: en bibliometrisk underso kning med sa rskilt avseende pa hur isbrytaren ODEN bidragit till forskningens fronter 2001-2015 Rapport 2 till Polarforskningssekretariatet av Ulf Sandström v2 (2016-12-07) Sammanfattning Föreliggande rapport analyserar polarforskningen utifrån ett antal aspekter: Portföljaspekten visar hur ODEN-relaterade publikationer fördelar sig över olika forskningsfronter (kluster). Enligt den analys som presenteras i rapporten förefaller ODEN bidra till en rimligt utspridd verksamhet med aktiviteter i olika forskningsfält som inte på något uppseendeväckande sätt avviker från vad som kunde förväntas av ett land med Sveriges styrka inom polarforskningsområdet. Sverige har en god specialiseringsprofil och ODEN bygger vidare på denna genom att till 70 procent ligga i de kluster som drar till sig flest citeringar. Tillväxtaspekten besvarar en frågeställning som går ut på att undersöka den senaste sjuårsperioden i relation till den föregående åttaårsperioden. Analysen visar att ODENforskningen ligger i de kluster som har en god tillväxt och som visas ett allmänt ökat kollegialt intresse. Nyhetsaspekten handlar mera direkt om huruvida ODEN bidragit till path-breaking papers, särskilt viktiga artiklar som bryter väg för nya forskningsinsatser inom tillväxtområden. Analysen visar att ODEN har ledande papers i tre olika kluster. Samarbetsaspekten ställer frågan huruvida ODEN samarbetar med viktiga organisationer inom respektive kluster. Av analysen framgår att ODEN har samarbete med organisationer som ligger i topp inom respektive kluster.

Inledning och frågeställningar Föreliggande rapport har sin utgångspunkt i frågan om vilken betydelse en infrastruktur som den tunga isbrytaren ODEN har för den svenska och internationella forskningen. Mer specifikt är denna rapport fokuserad på följande frågeställningar: portföljaspekten, dvs. hur fördelar sig forskning relaterad till ODEN över olika forskningsfronter; är den koncentrerad till vissa forskningslinjer (kluster) eller täcker den en flera aktiviteter i olika forskningsfält och hur specialiserar sig olika länder inom polarforskningen? tillväxtaspekten, dvs. vilka forskningslinjer har en stark tillväxt under den senaste sjuårsperioden och hur relaterar ODEN-forskningen till dessa kluster? nyhetsaspekten, dvs. har ODEN mera direkt bidragit till path-breaking papers, särskilt viktiga artiklar som bryter väg för nya forskningsinsatser inom tillväxtområden? samarbetsaspekten, dvs. vilka forskargrupper/institutioner är det som är viktiga inom dessa forskningslinjer (kluster) och hur relaterar ODEN-forskningen till dessa? Med ODEN-forskning avses här forskning som dokumenterat relaterar till ODEN-expeditioner. Metod och tillvägagångssätt Denna studie bygger på ett dataset från Web of Science tre citeringsindex, SCI-E, SSCI och A&HCI under femtonårs perioden 2001-2015. Definitionen av polarforskning utgår från termerna arktisk och antarktiskt med ett antal ytterligare söktermer för att täcka upp för sådant som kan gå förlorat med dessa två huvudsakliga topics-termer. De tillagda termerna vilka emanerade ur den första sökningen med arktiska termer var följande: amundsen sea, atmospheric circulation, continental shelf, marine ecosystem (samtliga termer med trunkering). Tillsammans med sekretariatet bedömdes att detta åtminstone hjälpligt skulle kunna representera bredden på polarforskningen under perioden. Termerna är sådana att de medför en recall som omfattar också artiklar som inte hör till materialet, bl a en del fysikforskning och medicinsk forskning. I och med att

studien tillämpar klustringsmetoder på basis av bibliografisk koppling mellan artiklar bör det leda till att särskilda kluster som inte är polarforskning relativt lätt kan identifieras. I detta arbete har sekretariatet varit behjälpliga. Det bör dock påpekas att materialet inte har utsatts för någon ingående validitetsgranskning. Den valda metodiken, som presenteras nedan, har fått gälla som tillräcklig för att avgöra respektive klusters relevans för polarforskningsområdet. Genom sökprocedurerna framkom ett material om närmare 48 000 artiklar, undersökningen begränsades till artiklar och uteslöt således översiktsartiklar (reviews) och letters, (en del artiklar är dubbelklassade också som konferenspapers till följd av de presenterats vid konferenser och sedan utvecklats till tidskriftsartiklar) och samtliga andra dokumentkategorier. En rapport om arktisk forskning baserad på en Scopus-databas identifierar närmare 150 000 dokument över en något längre tidsperiod, men då med mer oklara gränser för urvalet av tidskrifter (UArctic 2016). Web of Science har den fördelen att den endast indexerar internationella tidskrifter med kollegial granskning, dvs. den typ av forskning som syftar till att flytta kunskapens gränser genom att skapa ny prövbar kunskap, och inte bara till att reproducera kunskap. Syftet är alltså inte att visa på den totala omfattningen av den publiceringsverksamhet som relaterar till polarområdena utan att analysera mer djupgående förändringar i kunskapsproduktionen. Detta antas kunna genomföras genom rapportens fokus på angivna frågeställningar. Klustring på basis av bibliografisk koppling utnyttjar referenser för att skapa kopplingar mellan artiklar (relativ styrka beroende av antal referenser i relaterade dokument). 1 Kopplingarna kan dels läggas till grund för en visualisering av materialet, dels för en indelning av materialet i olika topicsbaserade kluster. Det handlar i korthet om att strukturera materialet i olika högar beroende på det delområde av polarforskning som är aktuellt: från förändringar i atmosfären över inlandsisens nedbrytning till den geologiska utvecklingen vid den södra polen. Utöver detta finns förstås ett antal mer eller mindre specialiserade områden. Eftersom det handlar om rätt så stora datamängder är vi hänvisade till att utnyttja olika metoder för att sammanfatta eller karakterisera respektive kluster. När artiklarna fördelats på kluster är en första åtgärd att ta fram ett tjugotal substantivfraser som frekvent förekommer per kluster. På basis av dessa bör det vara möjligt att sätta en etikett på klustret, det bör vara möjligt att åtminstone på ett ungefär förstå vilken forskningsfront som är aktuell och vad det är som kännetecknar just den forskningsinriktningen. 2 Metoderna för citeringsanalysen, som kommer i ett avsnitt längre fram, ges i anslutning till den redovisningen under rubriken Kvalitet i forskningen. Resultatredovisning Hur artikelmaterialet fördelar sig över länder framgår av Tabell 1 och antal artiklar per år i Figur 1. 1 Här tillämpas SLM-algoritmen (framtagen av Waltman & van Eck 2013) med en precisionsinställning på 1.25. 2 Metoden bygger pp NLP (Natural Language Processing) och använder algortimer för att få fram mest frekventa fraser med hjälp av TF-IDF och/eller C-value.

Tabell 1. Paper (fractions) per country (countries larger than 625 papers) 2001-2015 CU Papers USA 12 573,1 CANADA 5 496,5 ENGLAND 3 183,9 NORWAY 2 819,7 GERMANY 2 646,0 PEOPLES R CHINA 2 529,4 RUSSIA 1 917,6 FRANCE 1 602,4 JAPAN 1 455,3 SWEDEN 1 192,9 AUSTRALIA 1 123,6 SPAIN 996,6 DENMARK 896,7 ITALY 784,1 FINLAND 694,0 NETHERLANDS 625,1 Källa: Web of Science (Online version), alla kluster. Figur 1. Antal artiklar i urvalet under perioden 2001-2015

De mest frekventa tidskrifterna i urvalet framgår av tabell 2. Tabell 2. Mest frekventa vetenskapliga tidskrifter (30) i urvalet. Namn på vetenskaplig tidskrift Antal av SO GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS 1394 JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-OCEANS 1363 JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-ATMOSPHERES 1356 JOURNAL OF CLIMATE 1143 CONTINENTAL SHELF RESEARCH 814 MARINE ECOLOGY PROGRESS SERIES 726 POLAR BIOLOGY 708 DEEP-SEA RESEARCH PART II-TOPICAL STUDIES IN OCEANOGRAPHY 663 ATMOSPHERIC CHEMISTRY AND PHYSICS 598 CLIMATE DYNAMICS 571 QUATERNARY SCIENCE REVIEWS 496 PLOS ONE 482 INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY 461 JOURNAL OF MARINE SYSTEMS 436 MARINE GEOLOGY 425 ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY 423 BIOGEOSCIENCES 379 ARCTIC 360 ESTUARINE COASTAL AND SHELF SCIENCE 359 PALAEOGEOGRAPHY PALAEOCLIMATOLOGY PALAEOECOLOGY 355 JOURNAL OF PHYSICAL OCEANOGRAPHY 327 ICES JOURNAL OF MARINE SCIENCE 314 DEEP-SEA RESEARCH PART I-OCEANOGRAPHIC RESEARCH PAPERS 302 GLOBAL CHANGE BIOLOGY 291 SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT 280 ARCTIC ANTARCTIC AND ALPINE RESEARCH 274 EARTH AND PLANETARY SCIENCE LETTERS 259 MARINE POLLUTION BULLETIN 251 LIMNOLOGY AND OCEANOGRAPHY 249 ATMOSPHERIC ENVIRONMENT 243 Klusterresultatet Efter en del smärre justeringar resulterade klustringsprocedurerna i tjugonio kluster. De förtecknas nedan i tabell 3 med sina 20 mest frekventa substantivfraser (baserat på C-value). Som framgår av tabellen är det flera kluster som ser ut att likna varandra t ex kluster 0, 3 och 26 vilka samtliga har atmospheric circulation som mest frekventa term. En tolkning av detta skulle kunna vara att det är olika inriktningar inom ramen för området atmospheric circulation, den första (kluster 0) med avseende på havens yttemperatur, den andra (kluster 3) med avseende på djupisar och den tredje (kluster 26) med avseende på beräkningsmetoder.

Tabell 3. Substantivfraser som beskriver respektive kluster samt antal paper per kluster Nr Klusterbeskrivning med 20 substantivfraser Antal 0 atmospheric circulation north atlantic north atlantic oscilation arctic oscillation interannual variance sea surface temperature northern hemisphere geopotential height sea surface north pacific el nino climate change atmospheric circulation pattern general circulation model sea-surface temperature 1 continental shelf marine ecosystem species richness northeast arctic cod community structure atlantic cod climate change new species barents sea large marine ecosystem benthic community demersal fish northeast arctic organic matter gadus morhua 2 climate change arctic tundra boreal forest vascular plant organic matter plant community high arctic soil temperature primary production microbial biomass microbial community organic carbon northern alaska global change soil moisture 3 atmospheric circulation north atlantic arctic ocean sea ice delta o-18 younger dryas last glacial maximum glacial maximum stable isotope northern hemisphere cal yr bp ice core last glacial climate change late pleistocene 4 microbial community bacterial community genetic diversity genetic variance phylogenetic analysis fatty acid arctic ocean gene flow mitochondrial dna high arctic genetic structure continental shelf low temperature organic matter north america 5 primary production sea ice marine ecosystem continental shelf organic matter sub-arctic pacific barents sea fatty acid surface water organic carbon arctic ocean water column phytoplankton bloom coastal water chukchi sea 6 continental shelf east china sea organic matter sediment transport inner shelf organic carbon surface sediment sea level east china grain size water depth study area continental margin outer shelf sediment core 7 arctic fox climate change sea ice arctic ground squirrel red fox body mass reproductive success canadian arctic lesser snow geese stable isotope high arctic little auk arctic ground ursus maritimus habitat use 8 continental shelf internal wave internal tide water column wind stress sea surface coastal ocean numerical model solitary wave sea surface temperature primary production inner shelf tidal current sea level middle atlantic bight 9 sea ice arctic sea ice arctic sea arctic ocean climate change atmospheric circulation ice thickness sea ice concentration sea ice thickness climate model fram strait north atlantic beaufort sea barents sea interannual variation 10 organic matter organic carbon active layer arctic ocean climate change gas hydrate western arctic surface water air temperature western arctic coast river discharge mackenzie river thermokarst lake arctic river water column 11 arctic ocean continental shelf arctic canada detrital zircon lomonosov ridge continental margin south china canadian arctic gakkel ridge black shale middle eocene sverdrup basin crustal structure arctic region delta c-13 12 arctic charr atlantic salmon salvelinus alpinus brown trout stable isotope rainbow trout delta c-13 arctic charr salvelinus alpinus delta n-15 growth rate salvelinus-alpinus l salmo salar salmo trutta trout oncorhynchus-mykiss juvenile atlantic salmon 13 organic pollutant persistent organic pollutant temporal trend canadian arctic organochlorine pesticide atmospheric mercury ringed seal diphenyl ether long-range transport polybrominated diphenyl ether glaucous gull atmospheric transport persistent organic food web arctic ocean 14 west antarctic ice sheet ice sheet west antarctic ice continental shelf west antarctic west antarctica ice stream ross sea amundsen sea pine island ice shelf greenland ice sheet antarctic peninsula pine island glacier sea level 15 climate change continental shelf canadian arctic indigenous people traditional food arctic canada vitamin d food security arctic council food insecurity environmental change coastal state sea ice south china sea fatty acid 16 black carbon air mass sea ice polar sunrise atmospheric circulation atmospheric aerosol optical depth ozone depletion arctic ocean long-range transport boundary layer sea salt size distribution cloud condensation nuclei arctic aerosol 17 continental shelf east china sea east china ocean acidification atmospheric co2 inorganic carbon primary product surface water water column mississippi river organic matter organic carbon coastal water bottom water sea ice 18 arctic ocean sea ice nordic sea atlantic water fram strait barents sea north atlantic canada basin water mass chukchi sea dense water pacific water laptev sea interannual variance deep water 19 polar vortex lower stratosphere ozone loss stratospheric cloud arctic winter middle atmosphere stratospheric ozone total ozone chemical ozone loss ozone depletion gravity wave nitric acid northern hemisphere planetary wave arctic stratosphere 20 liquid water sea ice arctic cloud arctic ocean mixed-phase cloud liquid water path atmospheric circulation atmospheric boundary layer surface heat budget climate model ice crystal sensible heat flux boundary layer surface temperature cirrus cloud 21 arctic lake high arctic climate change environmental change diatom assemblage canadian arctic lake sediment organic carbon canadian high arctic air temperature sediment core organic matter primary production devon island water chemistry 22 sea ice western antarctic peninsula southern ocean ross sea atmospheric circulation continental shelf antarctic peninsula antarctic krill western antarctic southern annular mode marguerite bay south georgia marine ecosystem adelie penguin east antarctica 23 continental shelf arctic ocean arctic circle canadian arctic north pacific north atlantic arctic council important areas climate change migratory corridor goose nest density nd7 sea blocks gray whale nuclear icebreaker north pacific right whale 24 arctica islandica ocean quahog shell growth delta c-13 delta o-18 oxygen isotope annual growth north atlantic growth rate oxidative stress bivalve shell stable isotope continental shelf growth increment water temperature 4790 3800 2943 2867 2828 2719 2565 2545 2279 2179 1830 1727 1654 1632 1462 1318 1242 1216 1047 1036 859 646 470 298 276

25 high arctic cryoprotective dehydration cold tolerant low temperature cold hardiness new species freeze tolerant subzero temperature new record gamasid mite north america life cycle onychiurus-arcticus tullberg oribatid mite climate change 26 atmospheric circulation atmospheric circulation pattern climate change general circulation model regional climate model regional climate neural network daily precipitation weather generator circulation pattern hidden markov model markov model stochastic weather generator spatial dependence rainfall occurrence 27 uv radiation ultraviolet radiation marine macroalga dna damage chlorophyll fluorescence solar radiation active radiation depth distribution arctic macroalgae photosynthetic performance laminaria digitata uv-b radiation saccharina latissima red alga brown alga 29 candida antartica lipase b candida antartica candida antartica lipase molecular weight kinetic resolution antartica lipase b ring-opening polymerization fatty acid novozym 435 reaction time candida antarctica lipase b lipase b candida antarctica supercritical carbon organic solvents 224 153 106 90 I figur 2 visualiseras klustren i förhållande till varandra. Artiklar med svenska adresser har markerats med rött. Det är en större koncentration av svenska artiklar i den vänstra halvan av figuren. Figur 2. Polarforskningen 2001-2015 med klusternummer.

Klustrens papertillväxt mellan perioder Tabell 4 Papertillväxt per kluster mellan perioderna A (2001-2009) B (2010-2015)samt ökning i %. KLU 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 P1 P2 Ökn P1-P2 Name 15 33 39 31 46 48 48 59 80 90 115 154 133 172 127 143 474 844 78 inuit 9 91 72 98 82 82 97 106 128 119 125 191 209 206 250 323 875 1 304 49 sea ice 17 29 33 52 57 46 59 50 91 85 81 93 102 162 120 156 502 714 42 pco 24 8 4 11 11 18 11 12 20 19 19 24 28 32 30 29 114 162 42 islandica 4 81 70 118 119 110 133 180 183 179 212 203 301 296 299 344 1 173 1 655 41 gene 16 48 78 81 49 58 47 63 54 56 105 114 120 132 126 110 534 707 32 aerosol 2 106 142 121 127 155 141 148 162 192 230 265 271 281 300 302 1 294 1 649 27 soil 0 190 195 208 227 269 252 272 267 267 343 394 409 463 496 538 2 147 2 643 23 circulation 10 46 52 78 84 109 106 128 113 110 130 152 156 178 176 211 826 1 003 21 permafrost 11 66 64 76 77 78 74 90 130 138 128 146 142 166 167 185 793 934 18 zircon 5 105 136 111 100 153 120 163 193 168 193 204 252 270 284 267 1 249 1 470 18 phytoplankton 25 8 13 22 10 7 13 10 10 12 12 18 16 26 21 26 105 119 13 collembola(sp 14 54 80 62 64 86 88 64 86 101 89 105 137 135 159 151 685 776 13 glacier 3 147 146 133 134 152 142 141 181 189 235 217 229 286 286 247 1 365 1 500 10 holocene 7 125 131 116 115 135 146 172 154 159 172 211 240 230 228 211 1 253 1 292 3 geese 1 135 149 189 161 202 227 249 272 290 269 318 306 317 342 374 1 874 1 926 3 species 22 15 20 29 36 23 32 17 42 19 23 39 42 50 37 46 233 237 2 krill 18 53 56 40 62 77 44 62 67 65 73 87 89 91 85 95 526 520-1 ocean 20 51 50 47 41 56 42 52 59 55 66 77 70 60 69 64 453 406-10 cloud 13 68 66 101 102 114 98 97 99 117 116 118 138 140 125 132 862 769-11 mercury 8 105 114 109 145 141 136 133 153 173 164 182 166 181 207 170 1 209 1 070-11 wave 6 99 137 134 165 147 166 165 201 176 184 155 170 230 218 218 1 390 1 175-15 sediment 23 17 19 22 20 22 20 17 15 13 7 16 31 28 19 32 165 133-19 thin slab 21 33 40 33 37 34 45 36 47 53 52 48 43 42 44 59 358 288-20 lake 12 97 103 90 105 109 101 108 112 109 122 138 102 116 123 119 934 720-23 charr 26 12 12 8 10 10 9 11 11 10 8 11 5 9 12 15 93 60-35 rainfall 19 74 122 83 65 86 85 66 50 60 60 58 60 61 64 42 691 345-50 ozone 27 10 13 5 3 7 15 8 5 9 3 7 6 7 3 5 75 31-59 zoospore Flyttas gränsen för perioden något år bakåt förändrar det inte tillväxtanalysen nämnvärt, den förefaller således vara relativt stabil. Mycket talar för att förändringar sker först när det sker en avsevärd ökning (take off) i antalet artiklar ungefär vid 2010-2011. Starkast tillväxt har kluster 15 som fokuserar på mer samhälleliga och kulturella aspekter av klimatförändringarna, något som antyds av termer som anspelar på lokala inuit-befolkningen. Hög tillväxt har också kluster 9 som använder lager i isens tjocklek för att studera klimatförändringar. Kluster 17 har likaledes ett påfallande högt antal artiklar under den senare delen av perioden och berör sådant som hur havsis, flodvatten och biologisk produktion påverkar havets CO2-system. På motsvarande sätt kan noteras att ozon-forskningen (kluster 19) kraftigt gått tillbaka även om det kan tänkas att delar av detta fokus övergått till kluster 16 (aerosoler). Tittar vi med dessa glasögon närmare på hur ODEN-publiceringarna fördelar sig över kluster med hög tillväxt finner vi den bild som framträder i tabell 5. Den genomsittliga tillväxten mellan perioderna för

hela polarmaterialet ligger på 10 % ökning och för de sex mest ODEN-frekventa klustren ligger ökningen på cirka 20 procent. I så måtto kan vi konstatera att ODEN-publiceringarna ligger i de kluster som har en god tillväxt och som visas ett allmänt ökat kollegialt intresse. Tabell 5. ODEN-publiceringars fördelning över kluster, antal TOP10% och ÖKN/MINSK Cluster Papers ODEN top10(oden) % ODEN 1stTerm ÖKN 16 1242 59 6 18% aerosol 32 3 2867 56 4 17% holocene 10 18 1047 42 3 13% ocean -1 11 1727 38 7 11% zircon 18 4 2828 27 6 8% gene 41 14 1462 21 5 6% glacier 13 7 2545 19 3 6% geese 3 13 1632 19 1 6% mercury -11 17 1216 15 2 4% pco 42 20 859 15 3 4% cloud -10 5 2719 9 2 3% phytoplankton 18 10 1830 7 --- 2% permafrost 21 9 2179 5 --- 1% sea ice 49 21 3800 1 --- 0% lake -20 1 1036 1 --- 0% species 3 6 298 1 --- 0% sediment -15 Aktivitetsskillnader mellan länder I det sammanhanget kan det vara av intresse att närmare undersöka hur olika länder specialiserar sig inom polarforskningen. Med specialisering avses i det här fallet ungefär detsamma som hur länder specialiserar sig för export av produkter, vissa har råvaruinriktad produktion och andra har industriinriktad. Specialisering mäts med det vi kallar Relativt Aktivitetsindex (RAI) och anger vad vi kan kalla var ett land har produktionsfördelar t ex till följd av tillgänglig infrastruktur, personalpolitik etc. Resultatet av en sådan RAI-analys framgår av tabell 6. I tabell 6 finns en rad (total) som anger värdet 1,0; ett värde som betyder att om ett land har detta värde är publiceringarna likvärdigt fördelade över klustren med den fördelning som gäller för alla länder. Men så är inte fallet varken här eller i de flesta andra klusteranalyser. Länder har alltid sina specialområden där man lägger proportionerligt större andel av verksamheten. De kluster där Sverige (tabellen är ordnad efter Sveriges fördelning från högsta till lägsta) ligger över totalraden är de områden där vi kan säga att Sverige har någon form av specialisering och hög aktivitet. I de områden som ligger under har Sverige relativt sett lägre aktivitet än förväntat.

Tabell 6. Polarforskningens RAI - länders relativa specialisering över kluster med antal ODENpubliceringar och antal top10%. cluster AUS CAN DEN DEU ESP FIN FRA ITA JAP NLD NOR PRC RUS SWE UK USA 1stTerm Papers ODEN TOP SWE 26 3,8 0,7 0,7 2,2 1,1 0,4 0,8 1,6 0,6 2,7 1,1 0,6 0,0 2,8 1,8 0,4 rainfall 153 --- --- 9 14 16 0,2 0,6 0,5 1,1 0,3 3,2 1,5 1,7 1,4 0,4 0,8 0,9 0,7 2,5 0,9 1,1 aerosol 1 242 59 6 80 162 12 0,7 1,5 0,5 0,2 0,9 3,1 1,0 0,3 0,7 0,7 2,9 0,4 0,3 2,4 1,1 0,6 charr 1 654 --- --- 95 136 2 0,5 0,9 2,3 0,7 0,5 3,5 0,4 0,6 0,8 1,9 1,0 0,7 0,7 2,4 1,0 1,0 soil 2 943 --- --- 184 366 29 0,0 0,2 0,8 0,6 1,5 0,0 1,4 2,2 2,3 1,8 0,0 2,7 0,0 1,5 1,2 1,2 lipase 90 --- --- 2 3 13 0,2 2,6 2,7 0,6 0,6 0,6 0,6 1,1 0,4 0,4 2,1 0,9 0,5 1,4 0,3 0,5 mercury 1 632 19 1 59 142 23 1,4 1,2 0,6 0,7 0,2 1,1 0,5 0,2 0,7 0,2 0,9 0,5 1,9 1,3 1,1 1,2 thin slab 298 1 --- 4 4 18 0,3 0,8 0,6 1,4 0,3 0,7 0,6 0,2 1,3 0,2 1,8 0,7 1,9 1,3 0,8 1,0 ocean 1 047 42 3 37 77 3 0,8 0,6 1,1 1,8 0,7 0,6 1,3 0,8 1,0 1,1 0,8 1,3 1,4 1,3 1,3 0,8 holocene 2 867 56 4 93 212 20 0,3 0,7 0,1 1,2 0,1 1,0 0,8 0,9 0,3 0,6 0,5 0,7 0,6 1,2 0,4 1,8 cloud 859 15 3 29 51 7 0,5 2,3 1,2 0,3 0,6 1,2 0,5 0,4 0,4 2,0 1,4 0,1 0,6 1,2 0,7 1,0 geese 2 545 19 3 76 134 4 1,1 1,1 1,4 1,3 1,0 1,5 0,9 1,6 1,1 0,8 1,1 1,1 1,2 1,1 0,9 0,8 gene 2 828 27 6 73 138 10 0,2 1,8 0,6 0,8 0,2 0,8 0,6 0,3 0,6 0,7 0,5 0,5 2,2 1,1 0,7 1,1 permafrost 1 830 7 --- 56 100 11 0,8 1,0 1,1 1,4 0,3 0,2 0,8 0,5 0,8 1,3 0,8 0,7 4,2 1,0 1,0 0,7 zircon 1 727 38 7 45 100 total 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 14 1,0 0,5 0,9 1,1 0,5 0,2 0,6 1,5 0,5 1,4 1,2 0,2 0,2 0,9 3,1 1,0 glacier 1 462 21 5 34 78 21 0,2 3,2 1,4 0,5 0,5 2,8 0,3 0,3 0,1 1,2 0,4 0,3 0,7 0,9 1,2 0,6 lake 646 3 2 15 35 15 0,7 2,5 2,2 0,4 0,1 1,8 0,1 0,1 0,1 0,8 2,2 0,2 0,3 0,8 0,9 0,8 inuit 1 318 --- --- 28 46 19 0,4 0,3 0,5 3,1 0,4 0,5 1,4 1,1 1,7 0,5 0,4 0,6 0,9 0,8 1,1 1,2 ozone 1 036 1 --- 22 54 24 0,3 0,5 0,9 3,8 0,1 1,0 0,7 1,1 0,6 2,4 0,4 0,6 1,6 0,7 1,5 0,8 islandica 276 --- --- 5 8 17 1,0 0,5 1,1 1,2 1,4 0,1 0,9 0,4 1,8 1,6 0,3 1,8 0,2 0,7 0,5 1,4 pco2 1 216 15 2 20 41 25 0,7 0,8 4,8 0,1 0,1 0,8 0,2 0,0 0,4 0,4 1,7 0,1 7,6 0,7 1,7 0,3 collembola(sp 224 --- --- 4 8 9 0,6 0,8 0,5 1,2 0,2 0,9 0,7 0,3 1,1 0,5 0,8 0,8 1,0 0,6 1,0 1,4 sea ice 2 179 5 --- 36 61 0 0,8 0,4 0,2 1,0 1,9 0,4 1,1 1,0 1,7 0,9 0,2 3,2 0,8 0,6 0,9 1,0 circulation 4 790 --- --- 61 100 27 0,7 0,2 1,4 8,1 3,4 0,2 0,1 0,2 0,4 2,5 0,6 0,3 0,7 0,5 0,2 0,4 zoospore 106 --- --- 1 5 1 2,6 0,7 0,9 1,0 3,0 0,4 1,4 1,9 0,5 0,7 1,8 0,3 1,0 0,5 1,3 0,8 species 3 800 1 --- 39 78 5 0,8 1,0 1,4 0,9 1,0 0,3 1,2 0,8 3,1 0,6 1,5 0,6 0,9 0,3 0,6 1,0 phytoplankton 2 719 9 2 21 48 6 2,0 0,3 0,2 0,5 2,1 0,1 2,8 3,7 0,7 1,4 0,2 2,1 0,4 0,2 0,7 1,1 sediment 2 565 1 --- 13 22 8 3,0 0,2 0,3 0,4 1,9 0,0 1,6 0,9 0,7 1,1 0,3 0,8 0,4 0,1 1,3 1,6 wave 2 279 --- --- 4 8 22 5,0 0,1 0,2 0,6 0,3 0,1 0,8 1,7 0,9 0,9 0,2 0,3 0,1 0,0 2,2 1,5 krill 470 --- --- 0 4 1 116 5 438 888 2 604 981 685 1 577 769 1 424 621 2 746 2 484 1 852 1 146 3 120 12 334 46 801 339 44 1146 2235 Anm: Blåmarkerade rutor anger resp. lands högsta relativa specialisering. OBS! Tabellen är ordnad efter Sveriges relativa specialisering. Tabell 6 är ordnad efter Sveriges relativa specialisering, dvs. i kluster 26 (ett förhållandevis litet kluster inriktat på mätmetodik) har forskare med svensk adress en högre aktivitet än förväntat. Nästa kluster i ordningen är kluster 16 med aerosolforskning i fokus. Där ligger också en stor andel av ODENs aktiviteter. Vi ser av kolumnerna längst till höger att det finns en mycket god överensstämmelse mellan de svenska aktiviteterna och ODENs fördelning över kluster. Det är endast något enstaka kluster som har aktivitet i den nedre halvan, under en aktivitet på 1,0 som är lika med den förväntade. Drygt 4/5-delar av ODENs publiceringar ligger i aktivitetsfält som har 1,0 eller högre. Noteras kan också att Sverige, vad gäller fördelningen av aktivitet över kluster, har störst likhet med det finländska specialiseringsmönstret. Noterbart är även att i de fall där enstaka Odenpublikationer finns är det aldrig frågan om top10 %- publiceringar. För att nå till en sådan forskningskvalitet krävs mer av aktivitet och synlighet.

Kvalitet i forskning Fyra modeller har använts för att undersöka om resultatet påverkas nämnvärt av metodiken. På aggregerad klusternivå förefaller detta inte vara fallet utan oberoende av dessa olika metoder blir rangordningen mellan kluster ungefär densamma (korrelation mellan rangordningarna, r=0.95). De fyra citeringsmodellerna är följande: 1) Genom att denna undersökning vilar på klustermetodiken som är ett sätt att organisera materialet efter topics istället för tidskrifter eller tidskriftsklasser är normaliseringsfrågan ett betydligt mindre problem än vad det brukar vara i vanliga citeringsundersökningar. Dessutom har vi avgränsat oss till artiklar och blandar inte in andra dokumenttyper. I stort sett skulle vi kunna nöja oss med att tidsvikta de aktuella citeringarna (Times Cited i Web of Science) genom en enkel algoritm som också används av Harzing i hennes Publish or Perish (vilken bygger på Sidiropoulos et al. 2007). Tidsviktningen är enkel, koefficienten är 4 och tilldelar således en artikel från senaste året citeringar * fyra med sjunkande koefficient för tidigare artikel, en artikel publicerad fyra år tidigare erhåller sina citeringar och tidigare artiklar reduceras successivt enligt formeln koefficient/artikelålder. 2) Om vi detta till trots låter normalisera respektive artikel till sin tidskriftsklass och publiceringsår kan vi använda fältnormerad citeringsgrad (NCSf). 3) En tredje variant är att utnyttja percentilgrupper och att fokusera på TOP10%. Denna modell tar hänsyn till att modell 2 har problem med skevhet i citeringsfördelningar. Mått baserade på percentiler har fördelen att de inte påverkas av skevheter i citeringsfördelningar. Inom vissa vetenskapsområden kan några publikationer med ett mycket stort antal citeringar annars dra upp medelvärdet (Seglen 1992), vilket, som sagt, kan leda till att 70 procent av artiklarna inom området ligger under medelvärdet. 4) Den sista varianten, den s.k. percentilmodellen innebär att varje artikel rangordnas, baserat på dess citeringar, inom respektive vetenskapsfält, vilket definieras utifrån de ämnesklasser (cirka 260) som anges i Web of Science, och delas in i percentilgrupper (de 1 procent, 5 procent, 10 procent högst rankade och så vidare). Här har percentilindikatorn översatts till ett poängtal för varje artikel (jfr Sandström & Wold 2015), där en artikel som tillhör den mest citerade procenten av artiklarna tilldelas 100 poäng, topp-5-procent ger 20 poäng, och så vidare. En artikel som hör till de 50 procent minst citerade ger 1 poäng, vilket gör att en artikel publicerad alltid ger poäng. Artikelsumman per kluster divideras med antalet artiklar i klustret. Delar vi in materialet i två lika delar, klustervis, får vi för samtliga fyra modeller resultatet att ODENpubliceringar mestadels ligger i den övre halvan, dvs. tillhör de kluster som är mest citerade mätt med de olika metoderna. Ungefär 75 % av ODEN-relaterad forskning hör till de kluster som har högre citeringsgrad. Path-breaking articles De artiklar som etablerar forskning inom ett avgränsat ämnesområde, det vi här kallar forskningsfront och har operationaliserat till kluster, och som påverkar riktningen inom dessa fronter är oftast koncentrerade till ett förhållandevis litet antal tidskrifter och till ett litet antal inflytelserika författare. Deras artiklar kommer med tiden att flytta forskningsfronterna i en eller annan riktning

(trajektorier), det går att se det med blotta ögat i figur 2 där t ex kluster 11 (uppe till höger) börjar i en ände och går i riktning uppåt men vid en tidpunkt avviker och går inåt mot klustermitten. Denna avvikande riktning skulle kunna vara frukten av en metodinnovation eller hellre ett lån, en import, från ett angränsande område av metoder som också är tillämpliga inom kluster 11 (zircon). Om vi mer detaljerat hade möjlighet att följa respektive forskningsfront över tid skulle det vara möjligt att med eventanalytiska metoder identifiera artiklar som påverkat riktningen av ett kluster. I detta mycket begränsade projekt får vi nöja oss med andra och mer lättarbetade metoder: vi baserar helt enkelt identifieringen på citeringsdata. I det fallet är det rimligast är att arbeta med top1 %- artiklarna, dvs. de artiklar som på ett alldeles tydligt sätt får närmare en sjundedel av alla citeringar inom klustren men själva endast representerar en hundradel av artiklarna (jfr. Uzzi et al. 2013). Det är fyra ODEN-relaterade artiklar som kvalificerar för kriteriet på Top1 % i materialet, helt enligt våra förväntningar. Tre av dessa emanerar från en och samma forskare vid Stockholms universitet Martin Jakobsson, geolog och handlar i huvudsak om batymetri, dvs. havsbottnens topografi. 2008 kunde Jakobssons team (MJ var försteförfattare på dessa artiklar) presentera data som byggde på kortare avstånd mellan mätpunkterna och alltså gav en mer preciserad bild av bottenförhållandena, vilket i sin tur påverkar möjligheterna att göra allehanda beräkningar av t ex ishavets utbyte med atmosfären. Typiskt är att ett dylikt metodologiskt bidrag finner sin användning inom flera kluster: Jakobssons tre Top1 %-artiklar fördelar sig över tre olika kluster (3, 17 och 18). Det bör inflikas att den fjärde artikeln är från 2014 och har så pass kort citeringsfönster att en analys baserad på path breaking inte är lämplig att genomföra. Klusterkvalitet och organisationer Tabell 7 redovisar citeringsindikatorerna per kluster och tabellen är ordnad efter andel i TOP5%. Kluster som ligger i toppen har en hög genomsnittlig citeringsgrad, men också en hög andel toppubliceringar. Ser vi till ODEN-relaterade publiceringar framgår det att 70 procent av dessa ligger i övre halvan, de kluster som har högre andel toppubliceringar än genomsnittet för samtliga kluster. Återigen är detta ett gott betyg åt publiceringar som emanerar från samarbeten kring ODENexpeditioner. Tabell 8 ger på motsvarande sätt citeringsindikatorer för organisationer som förekommer i databasen och publicerar polarforskning. Sex svenska universitet finns representerade bland de 101 mest frekvent förekommande organisationerna. Stockholms universitet har en ledarroll och ligger strax bakom de tio största producenterna. Uppsala har anmärkningsvärt hög citeringsgrad. Sammantaget gör detta att svenska universitet och organisationer har ett förhållandevis gott underlag för att bedriva polarforskning och expeditioner.

Tabell 7. Citeringsindikatorer per kluster med antal ODEN-publiceringar längst till höger Kluster Full P NCSj NJCS NCSf TOP1 TOP5 TOP10 TOP25 TOP50 ODEN 9 2148 1,44 1,37 2,02 5,0% 14,6% 22,9% 38,5% 62,3% 5 14 1447 1,22 1,43 1,73 3,3% 12,1% 21,1% 40,7% 67,4% 21 22 447 1,22 1,37 1,70 2,7% 11,2% 21,1% 44,1% 70,1% 16 1215 1,16 1,38 1,59 2,5% 10,9% 19,0% 42,9% 69,3% 59 18 1032 1,20 1,28 1,49 1,9% 10,9% 18,6% 39,2% 63,0% 42 17 1159 1,24 1,36 1,70 2,6% 10,5% 19,9% 43,7% 68,8% 15 13 1620 1,18 1,42 1,69 2,0% 10,3% 21,0% 43,7% 71,7% 19 2 2785 1,16 1,37 1,61 2,3% 9,7% 18,1% 37,8% 64,6% 26 151 1,34 1,23 1,55 2,4% 9,7% 20,3% 43,8% 68,7% 3 2841 1,10 1,41 1,52 1,9% 9,6% 18,8% 40,6% 69,3% 56 10 1778 1,23 1,29 1,46 1,1% 9,2% 18,1% 38,4% 65,4% 7 5 2631 1,20 1,24 1,45 1,3% 8,4% 17,4% 38,7% 66,8% 9 0 4739 1,10 1,30 1,35 2,0% 8,1% 15,3% 33,5% 59,0% 20 850 0,91 1,37 1,21 1,3% 7,3% 15,8% 32,5% 60,2% 15 4 2689 1,15 1,11 1,27 0,9% 6,5% 13,6% 32,7% 58,2% 27 1 3643 1,08 1,01 1,10 1,3% 5,4% 10,0% 25,9% 53,6% 11 1689 1,06 1,08 1,05 0,9% 5,4% 10,9% 26,9% 54,8% 38 8 2215 1,01 1,18 1,11 0,6% 5,0% 11,2% 30,7% 58,6% 21 632 1,18 1,09 1,19 0,9% 4,7% 9,7% 34,1% 66,0% 3 7 2409 1,01 1,04 1,05 0,5% 4,3% 9,3% 26,5% 55,8% 19 12 1610 1,07 0,94 1,04 0,3% 4,1% 8,8% 24,7% 54,7% 24 267 1,09 1,02 1,12 1,4% 4,0% 9,0% 28,0% 56,5% 6 2509 1,03 1,03 1,06 0,4% 3,8% 10,1% 30,0% 59,6% 19 1019 0,79 1,25 0,95 0,8% 3,8% 9,0% 26,0% 56,1% 29 90 1,05 1,07 1,27 1,9% 3,3% 11,3% 35,2% 60,5% 15 1233 1,06 0,77 0,81 0,4% 2,6% 6,3% 16,4% 39,4% 25 214 1,36 0,66 0,75 0,0% 1,9% 5,2% 17,3% 39,7% 23 289 0,46 0,36 0,19 0,0% 1,4% 1,6% 4,3% 8,6% 27 104 1,13 0,97 0,98 0,0% 0,3% 5,2% 32,3% 61,6% Total 45455 1,12 1,20 1,33 1,6% 7,5% 14,7% 33,5% 60,5%

Tabell 8. Organisationer: antal publiceringar och citeringsgrad. INST Full P Frac P NCSf TOP1% TOP5% TOP10% Rank CU RUSSIAN ACAD SCI 1509 938,5 0,52 0,3% 2,2% 4,3% 1 RUSSIA CHINESE ACAD SCI 1396 710,8 1,13 1,3% 6,1% 12,4% 2 PEOPLES R CHINA WASHINGTON UNIV 1104 546,4 2,43 5,1% 17,7% 31,9% 3 USA NOAA 1085 425,8 2,08 4,3% 14,3% 24,4% 4 USA ALFRED WEGENER INST POLAR 1021 445,8 1,39 1,8% 6,9% 14,1% 5 GERMANY ALASKA FAIRBANKS UNIV 984 457,2 1,51 1,9% 9,5% 18,2% 6 USA COLORADO UNIV 980 384,8 2,27 4,4% 14,6% 26,5% 7 USA TROMSO UNIV 941 424,1 1,11 0,3% 5,4% 11,9% 8 NORWAY ENVIRONM CANADA 843 330,0 1,61 2,0% 10,9% 18,6% 9 CANADA NASA 789 255,1 2,50 6,5% 16,9% 28,0% 10 USA STOCKHOLM UNIV 759 325,8 1,40 1,6% 7,0% 18,4% 11 SWEDEN FISHERIES & OCEANS CANADA 742 305,8 1,57 1,5% 8,3% 19,0% 12 CANADA BERGEN UNIV 727 282,0 1,28 1,2% 8,4% 14,9% 13 NORWAY US GEOL SURVEY 726 312,2 1,51 1,6% 9,2% 17,2% 14 USA WOODS HOLE OCEANOG INST 671 291,1 1,82 1,7% 13,2% 24,7% 15 USA COPENHAGEN UNIV 606 244,3 1,15 1,1% 6,0% 10,9% 16 DENMARK OSLO UNIV 605 244,4 1,16 1,3% 5,7% 11,9% 17 NORWAY LAVAL UNIV 576 271,2 1,50 0,9% 7,8% 19,5% 18 CANADA ALASKA UNIV 573 257,7 1,86 2,5% 10,7% 22,3% 19 USA OREGON STATE UNIV 562 254,2 1,64 1,3% 9,3% 20,2% 20 USA ALBERTA UNIV 546 246,8 1,22 0,6% 5,4% 12,7% 21 CANADA AARHUS UNIV 544 195,8 1,40 1,4% 8,3% 16,4% 22 DENMARK BRITISH ANTARCTIC SURVEY 537 224,6 1,49 2,3% 10,2% 17,6% 23 ENGLAND NORWEGIAN POLAR RES INST 511 153,4 1,38 1,6% 9,4% 17,8% 24 NORWAY COLUMBIA UNIV 509 228,7 2,32 4,5% 18,9% 29,0% 25 USA NATL CTR ATMOSPHER RES 506 184,7 3,86 12,2% 30,0% 42,8% 26 USA CALTECH 488 171,8 2,26 5,2% 15,6% 26,3% 27 USA QUEBEC UNIV 479 202,8 1,39 0,8% 6,1% 15,5% 28 CANADA CNRS 462 143,8 1,33 0,8% 6,9% 13,6% 29 FRANCE HOKKAIDO UNIV 460 210,9 1,04 0,4% 3,3% 10,5% 30 JAPAN TORONTO UNIV 444 204,4 1,57 1,7% 10,4% 18,2% 31 CANADA HELSINKI UNIV 428 176,4 1,12 0,5% 4,7% 10,8% 32 FINLAND BRITISH COLUMBIA UNIV 423 202,7 1,76 1,9% 9,8% 20,5% 33 CANADA MANITOBA UNIV 404 177,1 1,21 1,5% 6,1% 13,7% 34 CANADA MCGILL UNIV 403 208,3 1,29 0,8% 7,4% 14,5% 35 CANADA CSIC 396 176,1 1,32 1,9% 7,6% 14,8% 36 SPAIN INST MARINE RES 386 170,7 1,51 2,3% 11,0% 18,0% 37 NORWAY CALIF SAN DIEGO UNIV 386 157,5 1,81 2,5% 13,8% 24,3% 38 USA PARIS 06 UNIV 382 128,6 1,45 0,7% 7,1% 17,0% 39 FRANCE TOKYO UNIV 366 140,1 1,14 1,3% 6,0% 10,8% 40 JAPAN DALHOUSIE UNIV 365 165,1 1,39 1,1% 7,4% 15,0% 41 CANADA BREMEN UNIV 355 138,7 1,30 0,3% 5,1% 15,5% 42 GERMANY POLISH ACAD SCI 344 167,4 0,83 0,2% 2,8% 7,0% 43 POLAND CARLETON UNIV 343 148,8 1,23 0,8% 8,4% 12,9% 44 CANADA GOTHENBURG UNIV 338 136,7 1,05 0,2% 3,8% 10,0% 45 SWEDEN HAMBURG UNIV 337 152,9 1,32 1,1% 7,1% 12,8% 46 GERMANY CAMBRIDGE UNIV 334 128,8 1,31 2,5% 7,5% 17,0% 47 ENGLAND WISCONSIN UNIV 323 137,9 1,82 3,5% 9,5% 22,3% 48 USA VICTORIA UNIV 323 141,8 1,23 0,7% 5,4% 14,2% 49 CANADA LUND UNIV 320 116,9 1,27 2,0% 10,2% 15,7% 50 SWEDEN RUTGERS STATE UNIV 316 138,9 1,90 4,9% 11,2% 18,3% 51 USA MARYLAND UNIV 308 114,6 1,89 2,2% 12,3% 22,8% 52 USA QUEENS UNIV 297 149,2 1,44 1,2% 6,0% 12,3% 53 CANADA CNR 294 124,1 0,88 0,4% 3,8% 8,7% 54 ITALY UPPSALA UNIV 293 117,5 1,40 2,0% 7,4% 14,4% 55 SWEDEN MOSCOW MV LOMONOSOV STA 292 135,4 0,59 0,4% 2,3% 4,4% 56 RUSSIA GEOL SURVEY CANADA 291 129,5 1,09 0,5% 3,8% 11,1% 57 CANADA IFREMER 281 107,9 1,26 0,2% 3,9% 10,9% 58 FRANCE CTR SVALBARD UNIV 279 89,7 1,07 0,4% 4,8% 9,8% 59 NORWAY USN 278 110,5 1,37 0,8% 8,6% 16,1% 60 USA OCEAN UNIV CHINA 278 151,3 0,76 0,3% 3,2% 6,3% 61 PEOPLES R CHINA TEXAS A&M UNIV 277 126,1 1,47 0,4% 8,3% 19,2% 62 USA KIEL UNIV 268 100,5 1,54 1,4% 10,5% 18,6% 63 GERMANY UTRECHT UNIV 258 93,0 1,52 1,7% 11,7% 23,7% 64 NETHERLANDS WATERLOO UNIV 257 104,0 1,27 1,1% 6,4% 12,1% 65 CANADA JAPAN AGCY MARINE EARTH S 250 93,3 1,32 2,8% 8,6% 14,1% 66 JAPAN FINNISH METEOROL INST 250 80,4 1,10 0,8% 3,3% 10,9% 67 FINLAND PENN STATE UNIV 248 106,2 1,80 2,2% 8,4% 18,4% 68 USA E ANGLIA UNIV 246 91,8 2,22 6,4% 14,7% 20,0% 69 ENGLAND NORWEGIAN UNIV SCI & TECHN 245 93,5 1,02 0,4% 5,5% 9,5% 70 NORWAY UMEA UNIV 240 111,6 1,17 0,7% 4,3% 9,7% 71 SWEDEN UCL 235 93,7 1,93 4,7% 12,4% 21,3% 72 ENGLAND OHIO STATE UNIV 235 102,5 1,93 2,2% 14,7% 25,5% 73 USA MIAMI UNIV 235 99,9 1,68 2,1% 11,4% 20,3% 74 USA BRISTOL UNIV 235 86,7 1,67 1,8% 14,1% 25,3% 75 ENGLAND SASKATCHEWAN UNIV 234 108,1 1,13 0,3% 5,0% 11,8% 76 CANADA NORWEGIAN INST NAT RES 234 90,1 1,17 1,0% 6,1% 9,2% 77 NORWAY CALIF SANTA CRUZ UNIV 234 90,7 2,03 2,8% 14,8% 25,7% 78 USA LEEDS UNIV 233 74,9 1,35 2,1% 7,6% 15,9% 79 ENGLAND BERN UNIV 233 90,2 1,73 4,5% 14,1% 22,5% 80 SWITZERLAND TASMANIA UNIV 232 100,2 1,39 1,1% 8,5% 17,6% 81 AUSTRALIA MAINE UNIV 230 98,2 1,27 0,9% 5,2% 12,6% 82 USA SOUTHAMPTON UNIV 229 82,4 1,75 4,3% 14,0% 19,4% 83 ENGLAND MEM UNIV NEWFOUNDLAND 228 124,4 1,02 1,0% 5,3% 9,5% 84 CANADA READING UNIV 227 106,2 1,96 6,2% 20,5% 28,2% 85 ENGLAND DELAWARE UNIV 227 107,5 1,53 1,1% 8,3% 18,1% 86 USA STATE OCEAN ADM 226 103,3 0,70 0,4% 3,3% 9,2% 87 PEOPLES R CHINA MASSACHUSETTS UNIV 225 90,1 1,96 3,6% 10,7% 20,5% 88 USA SHEFFIELD UNIV 224 74,0 1,54 2,5% 9,9% 17,9% 89 ENGLAND OTTAWA UNIV 223 102,4 1,26 0,4% 4,3% 12,8% 90 CANADA CALIF BERKELEY UNIV 219 76,2 1,95 2,1% 17,1% 23,8% 91 USA STANFORD UNIV 217 92,1 2,63 8,1% 25,7% 37,2% 92 USA OXFORD UNIV 216 77,0 1,52 2,0% 12,6% 17,4% 93 ENGLAND COLORADO STATE UNIV 212 87,2 2,34 5,3% 18,8% 30,4% 94 USA ICELAND UNIV 208 72,6 1,09 0,5% 5,3% 13,0% 95 ICELAND MAX PLANCK INST METEOROL 207 81,0 2,01 2,5% 14,7% 27,4% 96 GERMANY N CAROLINA UNIV 206 97,7 1,17 0,3% 3,9% 10,7% 97 USA ETH 206 76,0 1,73 1,8% 11,2% 21,0% 98 SWITZERLAND ABERDEEN UNIV 206 80,8 1,24 0,5% 6,4% 14,6% 99 SCOTLAND LOUISIANA STATE UNIV 205 104,4 1,32 1,3% 5,8% 15,7% 100 USA SWEDISH UNIV AGR SCI 204 81,7 1,18 1,6% 4,1% 9,2% 101 SWEDEN Total 45455 45455 1,33 1,6% 7,5% 14,7% 0 0

Samarbetspartners potentiella och aktuella Vilka samarbetar ODEN-forskarna med och vilka borde de samarbeta med? Frågan låter sig gärna ställas men svaret är allt annat än självklart. Samarbetsrelationer är mestadels oerhört känsliga frågor, för att inte säga finkänsliga och det gör att det är alldeles för svårt att komma med förslag. Däremot kan samarbetsmönstret naturligtvis studeras och det går rimligen att dra någon eller några slutsatser om det mönstret. Till följd av att det i många fall är frågan om artiklar med förhållandevis många samarbetspartners är det, vad gäller ODEN-relaterade publikationer, kanske inte frågan om att efterfråga särskilt mycket mer av samarbete utan att titta närmare på kvaliteten hos de som utgör mer frekventa samarbetspartners. I de kluster där ODEN-publikationer är mer vanligt förekommande, dvs. där det inte är frågan om några få eller enstaka, går det kontrollera huruvida samarbeten rör sig med organisationer som brukar prestera bra publikationer. Tabell 9 nedan visar en sådan analys där det för respektive kluster har identifierats ett antal organisationer som har en god publiceringsfrekvens och en hög andel Top5 %-publikationer. För kluster 3 där ODEN har 56 publikationer under perioden återfinns två samarbetspartners bland de organisationer som har den högsta frekvensen och citeringsgraden. Fortsätter vi till de andra klustren där ODEN har ett antal publikationer återfinns samma mönster, forskarna har samarbete med minst en topporganisation per kluster, kluster 4 undantaget. Slutsatsen av denna översiktliga analys är att samarbetsmönstret ser mycket bra ut. Tabell 10 och 11 gör en sammanställning av de mest frekventa och framträdanden organisationerna per kluster baserat på fraktionaliserade publikationer (tabell 10) och på percentilpoäng (tabell 11). Svenska organisationer är markerade med rött.

Tabell 9. Samarbetsanalys per kluster (färgmarkering för att visa kluster) Kluster INST Koll Full P Frac P NCSf TOP1% TOP5% TOP10% 3 COLUMBIA UNIV 67 19,9 2,72 5,7% 25,7% 37,4% 3 MASSACHUSETTS UNIV 71 23,8 2,51 3,5% 21,2% 41,0% 3 AARHUS UNIV 59 18,6 1,82 1,8% 16,9% 28,4% 3 COLORADO UNIV COLORADO UNIV 107 41,8 2,21 3,8% 16,6% 34,7% 3 BERN UNIV 90 33,0 1,91 6,0% 16,0% 26,8% 3 BERGEN UNIV BERGEN UNIV 103 37,9 1,77 2,4% 14,2% 26,4% 3 COPENHAGEN UNIV 78 21,7 1,48 2,3% 12,1% 15,2% 3 BREMEN UNIV 78 29,7 1,77 0,8% 12,0% 29,0% 3 WASHINGTON UNIV 50 20,0 2,07 1,7% 12,0% 26,7% 3 US GEOL SURVEY 79 25,9 1,87 1,9% 10,6% 32,9% 3 TROMSO UNIV 77 37,8 1,28 0,6% 10,3% 18,9% 4 VIENNA UNIV 50 18,3 2,66 5,1% 29,3% 32,6% 4 LAVAL UNIV 62 34,4 2,45 2,9% 21,0% 44,7% 4 BRITISH COLUMBIA UNIV 61 35,6 2,03 0,8% 14,1% 28,3% 4 MAX PLANCK INST MARINE MI 52 24,7 1,96 2,0% 12,6% 27,5% 4 WASHINGTON UNIV 51 29,7 1,99 1,7% 11,8% 21,2% 4 CSIC 34 14,0 1,48 0,0% 11,5% 32,0% 4 ALFRED WEGENER INST POLA 36 16,1 2,17 3,1% 11,1% 31,2% 4 TROMSO UNIV 55 21,1 1,33 0,9% 10,5% 16,1% 4 PARIS 06 UNIV 32 11,0 1,70 0,0% 10,3% 30,8% 7 GRONINGEN UNIV 73 26,7 1,38 2,4% 11,9% 13,6% 11 CALGARY UNIV 28 12,1 1,59 0,0% 15,8% 28,4% 11 WOODS HOLE OCEANOG INSTWOODS HOLE OCEANOG INS 26 9,2 1,78 0,0% 15,5% 23,7% 11 CHINA UNIV GEOSCI 29 12,3 1,98 4,1% 12,4% 25,1% 11 GEOL SURVEY NORWAY 34 11,9 1,09 0,0% 10,2% 16,8% 11 UTRECHT UNIV 41 15,8 1,62 0,2% 10,0% 35,8% 14 UTRECHT UNIV 39 11,1 3,19 7,9% 39,8% 55,8% 14 COLUMBIA UNIV 50 25,3 2,96 9,7% 27,4% 42,1% 14 WASHINGTON UNIV 63 24,6 2,84 6,1% 25,4% 34,9% 14 CALTECH 60 25,6 3,55 10,8% 23,3% 37,7% 14 COLORADO UNIV COLORADO UNIV 64 23,9 2,54 6,4% 21,4% 32,0% 14 BRISTOL UNIV 63 23,2 1,93 3,7% 19,5% 27,0% 14 CAMBRIDGE UNIV 90 33,0 1,89 5,6% 16,0% 32,1% 14 DURHAM UNIV 87 34,1 1,87 1,9% 14,3% 25,9% 14 TROMSO UNIV 38 22,5 1,58 0,0% 13,1% 30,9% 14 ALFRED WEGENER INST POLA 70 38,1 1,72 3,3% 12,8% 18,1% 16 NOAA 81 19,6 2,67 5,1% 28,3% 41,8% 16 NASA 116 25,8 3,03 9,8% 22,2% 31,6% 16 COLORADO UNIV COLORADO UNIV 89 20,9 2,19 3,3% 22,2% 36,1% 16 WASHINGTON UNIV 52 25,1 1,90 1,0% 18,4% 35,7% 16 CALIF IRVINE UNIV 45 12,5 2,72 7,6% 14,9% 26,2% 16 GEORGIA INST TECHNOL 49 13,0 1,39 0,6% 13,8% 16,7% 16 NATL CTR ATMOSPHER RES 79 20,9 2,29 4,1% 13,1% 22,7% 18 INST OCEAN SCI 46 18,5 2,14 0,0% 23,2% 33,5% 18 WOODS HOLE OCEANOG INSTWOODS HOLE OCEANOG INS 105 47,8 2,10 1,9% 23,0% 37,3% 18 WASHINGTON UNIV 94 39,0 3,02 8,7% 22,8% 41,6% 18 ALASKA FAIRBANKS UNIV 63 20,7 2,18 6,1% 22,5% 28,2% 18 JAPAN AGCY MARINE EARTH 38 16,7 1,77 3,0% 18,4% 21,1% 18 FISHERIES & OCEANS CANADFISHERIES & OCEANS CANA 61 25,1 1,81 1,7% 15,8% 33,7% 18 ALFRED WEGENER INST POLA 78 25,9 2,04 5,9% 15,3% 22,3% 18 NATL OCEANOG CTR 34 11,5 1,87 3,5% 15,1% 26,1% 18 BERGEN UNIV BERGEN UNIV 96 36,6 1,47 1,4% 12,1% 17,8% 18 INST MARINE RES 35 13,1 1,72 0,0% 11,6% 26,0% 18 BJERKNES CTR CLIMATE RES 54 15,4 1,34 0,0% 10,9% 19,4% 18 HAMBURG UNIV 36 18,4 1,84 5,4% 10,4% 15,6% 20 OHIO STATE UNIV OHIO STATE UNIV 24 14,9 2,54 0,0% 28,0% 56,0% 20 PACIFIC NW NATL LAB 43 16,3 2,03 1,6% 19,9% 40,2% 20 NATL CTR ATMOSPHER RES 53 16,2 2,92 9,4% 17,6% 46,2% 20 NOAA 117 36,4 1,96 0,9% 17,2% 31,8% 20 ILLINOIS UNIV 35 12,8 2,05 0,5% 15,5% 36,3% 20 CALTECH 23 6,3 2,07 5,8% 13,8% 32,6% 20 WISCONSIN UNIV 79 33,9 1,83 5,3% 10,4% 27,7%

Tabell 10 visar mest frekventa organisationer baserat på Frac P 0 CHINESE ACAD SCI NOAA COLUMBIA UNIV RUSSIAN ACAD SCI WASHINGTON UNIV CHINA METEOROL ADM READING UNIV COLORADO UNIV NATL CTR ATMOSPHER RES ENVIRONM CANADA 1 INST MARINE RES NOAA RUSSIAN ACAD SCI ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES CSIC FISHERIES & OCEANS CANADA BERGEN UNIV NATL MARINE FISHERIES SERV TROMSO UNIV POLISH ACAD SCI 2 COPENHAGEN UNIV ALASKA FAIRBANKS UNIV ALASKA UNIV CHINESE ACAD SCI UMEA UNIV RUSSIAN ACAD SCI TROMSO UNIV VRIJE UNIV AMSTERDAM OULU UNIV LAVAL UNIV 3 CHINESE ACAD SCI RUSSIAN ACAD SCI ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES STOCKHOLM UNIV COLORADO UNIV BERGEN UNIV TROMSO UNIV BERN UNIV QUEBEC UNIV BREMEN UNIV 4 RUSSIAN ACAD SCI OSLO UNIV BRITISH COLUMBIA UNIV LAVAL UNIV WASHINGTON UNIV BERGEN UNIV MCGILL UNIV MAX PLANCK INST MARINE MICROBIOL CHINESE ACAD SCI HELSINKI UNIV 5 HOKKAIDO UNIV FISHERIES & OCEANS CANADA RUSSIAN ACAD SCI TROMSO UNIV ALASKA FAIRBANKS UNIV NOAA LAVAL UNIV ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES QUEBEC UNIV WASHINGTON UNIV 6 US GEOL SURVEY CHINESE ACAD SCI OCEAN UNIV CHINA WASHINGTON UNIV CNR WOODS HOLE OCEANOG INST TEXAS AUSTIN UNIV IFREMER NATL INST OCEANOG STATE OCEAN ADM 7 CANADIAN WILDLIFE SERV ALASKA FAIRBANKS UNIV US GEOL SURVEY ENVIRONM CANADA CARLETON UNIV TROMSO UNIV NORWEGIAN POLAR RES INST ALASKA UNIV QUEBEC UNIV WASHINGTON UNIV 8 OREGON STATE UNIV WOODS HOLE OCEANOG INST WASHINGTON UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV USN DELAWARE UNIV PLYMOUTH MARINE LAB WESTERN AUSTRALIA UNIV BIDSTON OBSERV IFREMER 9 WASHINGTON UNIV COLORADO UNIV NASA NATL CTR ATMOSPHER RES ALASKA FAIRBANKS UNIV MANITOBA UNIV RUSSIAN ACAD SCI ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES CALTECH MAX PLANCK INS 10 RUSSIAN ACAD SCI ALASKA FAIRBANKS UNIV US GEOL SURVEY ENVIRONM CANADA STOCKHOLM UNIV ALASKA UNIV CARLETON UNIV ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES COLORADO UNIV LAVAL U 11 RUSSIAN ACAD SCI GEOL SURVEY CANADA ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES OSLO UNIV UPPSALA UNIV CHINESE ACAD SCI UTRECHT UNIV US GEOL SURVEY ALBERTA UNIV BERGEN UNIV 12 TROMSO UNIV FISHERIES & OCEANS CANADA NORWEGIAN INST NAT RES GUELPH UNIV SWEDISH UNIV AGR SCI GLASGOW UNIV WATERLOO UNIV HELSINKI UNIV UPPSALA UNIV UMEA UNIV 13 ENVIRONM CANADA AARHUS UNIV CARLETON UNIV FISHERIES & OCEANS CANADA NORWEGIAN POLAR RES INST TORONTO UNIV CHINESE ACAD SCI LAVAL UNIV STOCKHOLM UNIV NORWEGIAN INST AIR RES 14 BRITISH ANTARCTIC SURVEY ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES DURHAM UNIV CAMBRIDGE UNIV CALTECH COLUMBIA UNIV WASHINGTON UNIV COLORADO UNIV ALBERTA UNIV BRISTOL UNIV 15 MCGILL UNIV TROMSO UNIV ALBERTA UNIV TORONTO UNIV CALGARY UNIV ALASKA FAIRBANKS UNIV FRIDTJOF NANSEN INST POLHOGDA COPENHAGEN UNIV CAMBRIDGE UNIV 16 STOCKHOLM UNIV FINNISH METEOROL INST NASA WASHINGTON UNIV ENVIRONM CANADA COLORADO UNIV NATL CTR ATMOSPHER RES HOKKAIDO UNIV CHINESE ACAD SCI NOAA 17 LOUISIANA STATE UNIV TEXAS A&M UNIV NATL SUN YAT SEN UNIV NOAA CHINESE ACAD SCI DALHOUSIE UNIV WOODS HOLE OCEANOG INST GEORGIA UNIV MAX PLANCK INST MARINE MICROBIOL LIEGE UNIV 18 WOODS HOLE OCEANOG INST WASHINGTON UNIV RUSSIAN ACAD SCI BERGEN UNIV ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES ARCTIC & ANTARCTIC RES INST FISHERIES & OCEANS CANADA ALASKA FAIRBA 19 NASA CALTECH COLORADO UNIV NATL CTR ATMOSPHER RES NOAA USN LEEDS UNIV FORSCHUNGSZENTRUM JULICH BREMEN UNIV NATL INST ENVIRONM STUDIES 20 COLORADO UNIV NOAA WISCONSIN UNIV NASA WASHINGTON UNIV STOCKHOLM UNIV PACIFIC NW NATL LAB NATL CTR ATMOSPHER RES PENN STATE UNIV ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES 21 QUEENS UNIV OTTAWA UNIV LAVAL UNIV TORONTO UNIV HELSINKI UNIV ALBERTA UNIV UCL N CAROLINA UNIV RUSSIAN ACAD SCI COPENHAGEN UNIV 22 BRITISH ANTARCTIC SURVEY AUSTRALIAN ANTARCTIC DIV OLD DOMINION UNIV WOODS HOLE OCEANOG INST TASMANIA UNIV S FLORIDA UNIV WASHINGTON UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV OHIO STATE UNIV MAIN 23 NOAA BRITISH COLUMBIA UNIV NOAA FISHERIES UCL STOCKHOLM UNIV RUSSIAN ACAD SCI MCGILL UNIV DUKE UNIV ROCKY MTN INST 24 JOHANNES GUTENBERG UNIV MAINZ RUSSIAN ACAD SCI BANGOR UNIV ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES FRANKFURT UNIV MAINE UNIV N CAROLINA UNIV MARINE RES INST FED RIO DE JANEIRO U 25 RUSSIAN ACAD SCI BRITISH ANTARCTIC SURVEY AARHUS UNIV CTR SVALBARD UNIV OSLO UNIV COPENHAGEN UNIV GDANSK UNIV BIRMINGHAM UNIV NATL ENVIRONM RES INST CANADIAN MUSEUM NAT 26 STUTTGART UNIV NEW S WALES UNIV INDIAN INST TECHNOL INDIAN INST SCI PENN STATE UNIV ROYAL NETHERLANDS METEOROL INST QUEBEC UNIV UPPSALA UNIV GOTHENBURG UNIV KINGS COLL LONDON 27 ALFRED WEGENER INST POLAR & MARINE RES MALAGA UNIV KIEL UNIV BREMEN UNIV ROSTOCK UNIV GRONINGEN UNIV BIOL ANSTALT HELGOLAND HAMBURG UNIV AUSTRAL CHILE UNIV FDN ALFRED WEGEN 29 POLYTECH UNIV CHANG GUNG UNIV SAO PAULO UNIV NOTTINGHAM UNIV KOREA UNIV BOMBAY UNIV CHINESE ACAD SCI NIS UNIV PERUGIA UNIV DUPONT CO INC