「クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞」選出の本庶 佑氏が、ノーベル医学・生理学賞を受賞!

クラリベイト・アナリティクス・ジャパン株式会社 2018年10月02日

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世界的な科学情報企業であるクラリベイト・アナリティクス(本社:米国フィラデルフィア、日本オフィス:東京都港区、以下「クラリベイト」)は、毎年9月に学術文献・引用索引データベースWeb of Science Core Collection の論文・引用データをもとに、「クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞」を発表しています。
本年のノーベル医学・生理学賞は、京都大学 名誉教授の本庶 佑氏に決定しました。本庶 佑氏は、2016年のクラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞(旧:トムソン・ロイター引用栄誉賞)を受賞しています。

医学・生理学
京都大学 高等研究院 特別教授
本庶 佑(Honjo Tasuku)氏

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クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞受賞理由
「PD-1およびその経路の解明により、がん免疫療法の発展に貢献」

クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞は、学術論文・引用データの分析により、ノーベル賞クラスの高い実績を持つ研究者を讃える目的で発表されています。2002年より毎年の発表が恒例化されていますが、本賞を受賞された研究者のうち、ノーベル賞を受賞したのは全世界で本庶 佑氏を含む48名となり、日本人では2012年の山中伸弥氏(医学・生理学賞)、2014年の中村修二氏(物理学賞)、2016年の大隅良典氏(医学・生理学賞)に次いで4人目となります。
また、同時に医学・生理学賞を受賞したJames P. Allison氏も、2016年のクラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞に選出されています。

【クラリベイト・アナリティクス 引用アナリストのデービッド・ペンドルベリーのコメント】
本年のノーベル医学・生理学賞が京都大学の本庶 佑氏、また米国テキサス大学のJames P. Allison氏に決定したことはとても喜ばしく、両氏にお祝いを申し上げます。
本庶氏、Allison氏の論文は非常に多く引用をされ続けており学術界における影響が多大であることから、 2016年の引用栄誉賞 医学・生理学分野では、お二人を選出しておりました。
論文の引用数は、直接的に研究のインパクトを表すものです。引用栄誉賞では、引用分析においてノーベル賞に匹敵する優れた研究と研究者を発表してきました。
今後も引用栄誉賞の受賞者から、新たなノーベル賞受賞者が誕生することを期待しています。

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【図1】本庶氏のPD-1 関連論文の引用数
本庶氏のPD-1関連の論文は、2016年の受賞後も引用数が伸び続けており、大きな
影響力を持ち続けていることがわかります。
出典:Web of Science Core Collection (2018年10月1日現在)

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【図2】本庶氏のPD-1 関連論文 分野別推移
特に、癌や免疫学といった分野での伸びが大きなことが明らかになっています。
出典:Web of Science Core Collection、InCites Benchmarking(2018年10月1日現在)


過去の日本人受賞者
2017年までにクラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞を受賞した のべ26名の日本人研究者については以下のサイトをご覧ください。
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2018年のクラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞 プレスリリース
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クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞の選考基準
クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞は、過去20年以上にわたる学術論文の被引用数に基き、各分野における高インパクト論文(通常1,000回以上の引用)を選定します。その後、ノーベル委員会が注目すると考えられるカテゴリ(医学・生理学、物理学、化学、経済学)に振り分け、各分野で特に注目すべき研究領域のリーダーと目される候補者を決定します。
本賞は引用分析から「近い将来ノーベル賞を受賞する可能性の高い研究者」を発表することを目的としており、その年のノーベル賞受賞者を予測するものではありません。

選出に使用するデータベース
本賞は、世界最高水準の学術文献引用データベース「Web of Science™ Core Collection」を用いて、医学・生理学、物理学、化学、経済学のノーベル賞4分野において最も影響力があった研究者を分析・発表しています。当社の過去30年以上にわたる分析から、学術論文の被引用数と同分野における研究者間での高評価には、強い相関関係があることが分かっており、論文の引用頻度が高いことは、学術分野における影響度の大きさを示しています。

Web of Science Core Collectionとは
世界中の影響力の高い学術雑誌20,000以上(2018年3月現在)を厳選し、包括的なアクセスを提供するオンライン学術文献データベースです。引用文献情報も収載しており、文献の引用回数を調べたり、引用文献をたどって研究の発展や経過を調べることができます。詳しくは下記サイトをご覧ください。
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