费城，2018年9月20日讯——为加速app发现和创新提供高质量数据及分析服务的全球领导者科睿唯安（Clarivate Analytics）今天宣布了其2018年度“ 引文桂冠奖”得主，17位来自美国、欧盟和亚洲的科研精英入选。被誉为“诺奖风向标”的科睿唯安“引文桂冠奖”自2002年首度颁布至今，已有共46位该奖项得主荣膺诺贝尔奖。

自2002年以来，科睿唯安的分析师们每年都会基于Web of Science平台上的论文和引文数据，遴选诺贝尔奖奖项所涉及的生理学或明升手机版、物理学、明升手机及经济学领域中全球最具影响力的顶尖研究人员。基于其所发表研究成果被全球同行引用的频次和引文影响力，“引文桂冠奖”授予这些领域最具影响力的app家和经济学家，这些人很有可能成为当年或未来的诺贝尔奖得主。获选app家的研究成果的被引用频次通常排在全球前万分之一（0.01%），他们对app发展作出了变革性的，甚至是革命性的的贡献。

今年10月1日，诺贝尔奖委员会将投票选出最高荣誉的获得者。这一年度盛典每年都会引起全世界的猜想，而科睿唯安是全球唯一使用量化数据，对诺贝尔奖潜在获奖者进行年度预测的机构。迄今为止，已经有46位“引文桂冠奖”得主获得诺贝尔奖，其中27位在荣获“引文桂冠奖”之后的两年内即斩获诺奖。

那些获得极高引用次数的论文（事实上，被引用频次达2000次或以上是极为少见的）的作者通常都是国家app院成员，在大学或其它研究机构担任高级职务，或者在自身的研究领域荣获了多项国际殊荣。虽然同行评议仍是评定卓越研究的首要方法，但被引记录通常能够为同行评议提供重要的补充。

今年的17位获奖者中，有11位来自世界领先的北美学术机构，其他6位来自英国、法国、德国、西班牙和日本，其中有两位女性。

2018年度科睿唯安“引文桂冠奖”获奖名单

生理学或明升手机版领域

Napoleone Ferrara 纳波莱奥内·费拉

美国加州大学圣地亚哥分校

获奖原因：发现了血管内皮生长因子（VEGF），在健康组织和癌细胞中形成新血管的过程中，这一因子是血管生成的关键调节器。费拉的工作促进了癌症和其他疾病中用于抑制血管生长的药物的研发。

Minoru Kanehisa 金久时

日本京都大学

获奖原因：主要因为对生物信息学的贡献，特别是对《京都基因与基因组百科全书》一书的完善与发展。这个参与基因表达的蛋白质通路数据库允许基因组学家和其他研究人员收集、比较和解释细胞过程的数据，例如那些构成疾病的数据。

Solomon H. Snyder 所罗门·斯奈德

美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学

获奖原因：识别了许多神经递质和精神药物的受体，包括与鸦片制剂相关的脑受体。他的研究已经应用于许多常见处方药的开发，如用于止痛药物。

物理学领域

David Awschalom 大卫·奥沙隆

美国伊利诺伊州芝加哥大学

- 以及-

Arthur C. Gossard 阿瑟 C·戈萨德

美国加州大学圣巴巴拉分校

获奖原因：观测半导体中的自旋霍尔效应。这项对电子在磁场影响下如何表现的研究有望在许多领域得到应用，包括量子计算。

Sandra M. Faber 桑德拉 M·法伯尔

美国加州大学圣克鲁斯分校

获奖原因：研究出确定星系的年龄、大小和距离的开创性方法以及对宇宙学的其他贡献，包括对“冷暗物质”的研究，该物质被认为是宇宙“丢失”的物质。

Yury Gogotsi 尤里·高果其

美国宾夕法尼亚州费城德雷塞尔大学

- 以及 –

Rodney S. Ruoff 罗德尼 S·劳夫

韩国（国立）蔚山app技术院，韩国基础app研究所（IBS）多维碳材料中心（CMCM）

- 以及 –

Patrice Simon 特里斯·西蒙

法国图卢兹的保罗萨巴蒂尔大学

获奖原因：其发现推动了对碳基材料的理解和发展，包括电容储能和对超级电容器的运行机制的了解。

明升手机领域

Eric N. Jacobsen 埃里克 N.雅克布森

美国马萨诸塞州剑桥 哈佛大学

获奖原因：对有机合成催化反应的贡献，特别是对雅各布森环氧化反应的发展。

George M. Sheldrick 乔治 M·谢尔德里克

德国哥廷根大学

获奖原因：通过引入和维护计算机程序SHELX系统，在结构晶体学方面产生了巨大影响。

JoAnne Stubbe 乔安妮·斯塔布

美国马萨诸塞州剑桥 麻省理工学院

获奖原因：发现核糖核苷酸还原酶可通过自由基机制将核糖核苷酸转化为脱氧核苷酸。这些脱氧核糖核苷酸继而成为DNA合成和修复的基础。

经济学领域

Manuel Arellano 曼努埃尔·阿雷拉诺

西班牙马德里货币金融研究中心（CEMFI）

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Stephen R. Bond斯蒂芬 R·邦德

英国牛津大学

获奖原因：在面板数据分析，尤其是Arellano-Bond 估计方面作出了贡献。该方法利用面板数据中的时间模式来估计对政策或其他变量变化的经济响应，同时对永久性的未观察到的混淆变量进行控制。

Wesley M. Cohen 韦斯利 M·科恩

美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学

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Daniel A. Levinthal 丹尼尔 A·利文索尔

美国宾夕法尼亚州大学

获奖原因：吸收能力（即企业评价、吸收和应用外部知识的能力）概念的引入和发展，及其对促进人们了解企业、行业和国家的创新表现所做的贡献。

David M. Kreps 大卫 M·克雷普斯

美国加利福尼亚州斯坦福大学

获奖原因：对动态经济现象的贡献，包括选择理论、金融学、博弈论和组织理论。