Advarsel!

• Præsentation
• CV
• Publikationer
• Emneord

Min forskning falder primært inden for videnskabssociologien, herunder spørgsmål om social stratifikation, køn og diversitet i det videnskabelige system. Jeg er pt- leder af to eksternt finansierede forskningsprojekter om Matæus-effekter og social stratifikation i akademia finansieret af Carlsbergfondet og Danmarks Frie Forskningsfond.

Forskningsområder

• Videnskabssociologi
• Køn og diversitet
• Organisationssociologi
• Surveyeksperimenter
• Bibliometri
• Medicinsk sociologi

Undervisning

Jeg underviser kurserne ’Knowledge, Organisation and Politics’ (Bachelor-niveau) og ’Advanced Knowledge, Organisation and Politics (Kandidat-niveau).

Vejledning: Jeg vejleder både bachelorprojekter og specialer

Udvalgte publikationer

• Andersen, J. P., Schneider, J. W., Jagsi, R., & Nielsen, M. W. (2019). Gender variations in citation distributions in medicine are very small and due to self-citation and journal prestige. eLife, 8, e45374.
• Nielsen, M. W, & Börjeson, L. (2019). Gender diversity in the management field: Does it matter for research outcomes? Research Policy 48, (7), 1617-1632.
• Nielsen, M. W., Bloch, C. W., Schiebinger, L. (2018). Making gender diversity work for scientific discovery and innovation. Nature Human Behaviour 2, 726–734.
• Nielsen, M. W., Andersen, J. P., Schiebinger, L., & Schneider, J. W. (2017). One and a half million medical papers reveal a link between author gender and attention to gender and sex analysis. Nature Human Behaviour, 1(11), 791-796.
• Nielsen, M. W., Alegria, S., Börjeson, L., Etzkowitz, H., Falk-Krzesinski, H. J., Joshi, A., ... & Schiebinger, L. (2017). Gender diversity leads to better science. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(8), 1740-1742.

Forskningsprojekter

• 3-årig bevilling fra Danmarks Frie Forskningsfond (2019-2022) (DKK 2.859.891). PI. Titel:  Knowledge Hierarchies and Gender Stratification in the Social Sciences
• 3-årig bevilling fra Carlsbergfondet (2019-2022) (DKK 4.496.574). PI. Titel: Quantifying institutional and country-related Matthew effects in science