2022年1月5日，支部举行“党建+科研：学术自强”主题学术分享活动，本次活动主持人为支部书记郑璐，汇报为支部成员唐影。

2020年北京大学杜建教授在《Journal of Informetrics》发表学术论文《Paper-patent citation linkages as early signs for predicting delayed recognized knowledge: Macro and micro evidence》，该论文受到多项基金资助。北京大学健康医疗大数据国家研究院助理教授杜建为第一作者，中国医学科学院医学信息研究所学者Peixin Li为第二作者，德国马克斯普朗克固态研究所学者Robin Haunschild为第三作者，中国医学科学院医学信息研究所学者Yinan Sun和Xiaoli Tang分别为第四、五作者。

《Journal of Informetrics》由Elsevier集团出版。作为学科权威刊物，近年来一直是国际图情学科影响因子最高的SSCI刊物之一，也是信息计量学领域的旗帜性刊物，其最新影响因子为3.879。该刊致力于信息和数据的定量研究，重点关注以科学计量学、文献计量学和数据科学方法研究各领域数据的理论与应用问题，包括科学数据、学术评价等国际热点方向。《Journal of Informetrics》在国际上有广泛的影响，除了图书情报学外，还在SSCI数据库中位列“COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS”这一交叉学科分类下的Q1区。

（文献截图）

论文指出，超前知识和变革性研究对科学的发展起着关键作用，但它们往往在一开始就被科学界忽视或抵制，从而受到延迟认可。基于此背景，研究引入一个无参数指数来衡量基于任何给定论文的年度累计引用百分比的引用延迟程度，以比较具有不同引用率的不同领域出版物的延迟引用影响程度。研究通过“觉醒时间”和“下降时间”考察给定论文累积引文突变的时间，并以1970-2005年发表在《科学》和《自然》杂志上的文章为目标对象，收集到2015年底这些文章的引文数据。研究发现约一半的延迟识别论文被专利(DR-NPLs)引用，约三分之一的即时识别论文被专利(IR-NPLs)引用。与科学出版物的引用相似，专利的引用数量具有偏态分布的特征。DR论文被专利引用的频率高于IR论文，且DR论文被重要专利引用的频率高于IR论文，表明DR论文具有更强的技术冲击。通过最新和最早专利申请年的差异对比，表明DR论文比IR论文具有更长远的技术影响。研究通过考察《科学》与《自然》论文数据集及其中的单个案例，证明论文-专利引用链接可以作为预测延迟的科学公认知识的早期线索。

学术自强活动是至善党支部的传统活动，旨在为博士生科研进度和学术交流提供一个平台。会后支部成员就各自的学术问题，在支部内部进行了讨论。