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2016 Web of Science Highly Cited Researcher

2016 Web of Science Highly Cited Researcher
Autor:

Sebastian Schäfer

Links:
Datum: 02.12.2016

Prof. Stamatakis zählt zu den meistzitierten Wissenschaftlern seines Fachgebiets in den Web of Science Datenbanken


Alexandros StamatakisFür Wissenschaftler aller Fachrichtungen ist die Nennung des eigenen Werkes in anderen Publikationen sehr bedeutsam. Die Zitierhäufigkeit ist ein wichtiges Indiz für den Einfluss und das Renommee innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft.

Dieses Jahr gehört Alexandros Stamatakis, Leiter der SCO-Forschungsgruppe am Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) sowie Informatikprofessor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), zu den „Highly Cited Researchers“. In der Datenbank von Thomson Reuters werden die weltweit knapp 3000 Wissenschaftler aufgeführt, deren Publikationen am häufigsten zitiert wurden. Grundlage hierfür ist die Analyse verschiedener Artikel über einen Zeitraum von elf Jahren. Für die aktuelle Liste wurden Zeitschriften- und Übersichtsartikel der Jahre 2004 bis 2014 ausgewertet. Die Artikel werden in 22 verschiedenen Fachgebieten kategorisiert und die zitierten Wissenschaftler dementsprechend dem relevanten Fachgebiet zugeordnet. Professor Stamatakis zählt damit aktuell zu den 127 meistzitierten Wissenschaftlern im Fachgebiet Computer Science und ist neben den Professoren Martin Wegener (Physics), Stefano Passerini (Engineering) und Tilmann Gneiting (Mathematics, ebenfalls am HITS) einer von vier Forschern des KIT, die in diesem Jahr zu den „Highly Cited Researchers“ gehören.  

Stamatakis leitet seit 2010 die Forschungsgruppe „Scientific Computing“ am HITS. Im Jahr 2012 hat er die Professur für „High Performance Computing in den Lebenswissenschaften“ am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) übernommen und  bereichert seitdem das Vorlesungsangebot der Fakultät für Informatik um den Bereich der Bioinformatik. In seiner interdisziplinären Forschung ist sein Ziel, skalierbare Methoden und Software zur Analyse molekularer Daten zu entwicklen. Sein Schwerpunkt ist die Entwicklung von Methoden für die Evolutionsbiologie auf Höchstleistungsrechnern, wie etwa der Stammbaumberechnung, der Evolution von Krebszellen oder der statistischen Klassifikation von Darmbakterien.