美国白宫 科学：一个新的黄金时代 致总统的报告

科学：一个新的黄金时代2026年7月2科学：一个新的黄金时代“美国的故事，是无限创造力与大胆雄心的体现，由不屈不挠的学发现的新前沿正展现在我们面前。”i iv vi 0.3第三章确保美国在关键与新兴技术领域的主 ix0.4第四章确保科技更好地改善所有美 x x 1 1 1 2 2 3 4 5 5 6 7 9 9 10 10 12 12 13 13 14 15 17 17 18 18 19 20 21 21 21 22 22 23 23 24 25 25 26 27 27 284确保科技更好地改善所有美国人的生活 29 29 29 304.4我们的教育体系走错了方向 304.5我们必须将科学重新构架为一项更广泛的事业 31 31 32 32 33 35 35 36 37 37 39 40 41 41 42 44 57 57 58 62 66图表目录 4图2美国首次在购买力平价（PPP）调整后的研发支出方面面 6 7年的三十多岁增长到如今的四十多岁[39] 16报送文函这些机构也应围绕当今科学的跨学科前沿进行组v开展科学研究的方式。但即便是最强大的AI模型，也会因上个世纪所特朗普总统的信公民创造一个属于美国的伟大未来，重振“也向你们提出任务：迎接以下挑战，为美国人民作无可匹敌的世界领导地位，同时维持对潜在对手的美国的科学进步是20世纪的核心动力。它在第二次世界大战的战场上取得胜循环迭代的过程，而工业界和工程领域在推动基从20世纪50年代至今几乎翻了一番。如今，美国企业每年投入约7000亿美元，是政府和迎，但也要求联邦政府在资助方式上作出相应往将一半时间用于文书和行政事务，而联邦和大学官僚体系的扩张进一步加重了这一负担，发明的故事，是无数开拓者不断追寻新边界的历程，尤其是在科学技必要的负担，将资金重新配置到卓越与风险承担上，并在每年约2000亿美元的研发投资组究生研究奖学金项目（GRFP）的可流动博士生资助计划，支持早期职业独立性，并借鉴美更广泛的科研主体。近期推出的X-Labs可组建灵活且有时间限制研基础设施建设。推进改革，减轻项目申请的负担，特别为早期职业研究人员提供援助。0.3第三章确保美国在关键与新兴技术领域的主导地位估收益的同时兼顾风险，简化审批流程，并利用监管沙盒在受控条件下测试新技术。x应同时考虑创新潜力与科研价值，简化合作研发协议（CRADA）和许可流程，进一步利用扩大与政府机构相邻的基金会，重点推进小型企业创新研究（SBIR）和小型企业技术转移势，为美国学术研究人员提供产业规模的资的共同工程瓶颈，正如极紫外有限责任公司（EUVLLC）在半导体光刻领美国的科学创造力和创业文化使我们能够将突破性成果转化为丰富每个美国人生活的资助模式，扩大劳动力佩尔助学金（PellGrants）规模，并将社区学院才集聚中心。将这些中心与产业场所以及联邦资助的创新与制造中心相融•确立黄金标准科学：基于错误知识库运行的人工智能只会强化不良科学研究。通过据共享和可证伪性，为人工智能驱动的发现建立可信基机器审计的复制包开发，并奖励那些复制或推翻有影响力科学成果的我们的科研设备基础建立在世界顶尖的硬件和软件1战的胜利中，看到了科学为美国带来的希望。这一像（MRI并研发出为无线世界提供动力的锂电池。而在布什写信后的短短几十年间，我率也自高峰以来下降了一半以上[6]。尤其是那些仅能带来缓慢而分散回报的研究。在20世纪中期的资本市场环境中， 2模生产和应用[9]。这一模式成为后来促成美国登月和建设互联网等成功公共-私营合作的基础。这种由公共资金资助的科学与私营企业之间的动态互动，至今仍是美国创新的引擎。以及诸如取消太空管制等改革，为我们开启了如今充满活力的商业航天时代的大门。到，自他撰写《科学：无尽的前沿》以来，开展基础研究的环境已彻发投资回报率下降、突破性想法的探索减少，以及科技进步为美国民众带来的满足期刊审稿人和论文答辩委员会要求的研究叙事，并建立有助于获得学术职位的人脉关3者展示了一项可扩展的量子计算宏伟愿景，并能凭借数千万美元的种子资金快速招聘工程信任。市场压力施加了科学上的限制，而评审人可能并不具备这些约事技术需要一个愿意资助高风险项目的机构时，我们创建了DARPA；当新兴科技公司长期美国企业每年投入的研发经费约为7000亿美元，远超按执行机构划分的基本年度研发支出400商业商业按来源划分的基本年度研发支出联邦政府非营利组织效方面(左)已与高等教育相当，在资金支持方面(右)则与联邦政府不相上下14投资的规模远远超过任何联邦机构所能企及。大学在推进工程领域的研发方面面临实际限公司开始自主开展基础研究，为美国最具才华的科学家在1945年的报告中，范内瓦尔·布什提出了一种从基础研究到应用研究再到开发的演5以及香农在信息论方面的研究。我们这个时代许多具有变学奖获得者蛋白质折叠的计算研究，到2025年诺贝尔物美国的国家实验室和由联邦政府资助的研究中心长期以来一直是这种以应用为导向研应对不同形式的问题，并赋予他们自由与资源，以在当今前沿领域开展成本率超过40%[18]。国家研发支出总额 了一番，自然科学和工程领域的比例从约20%上升至40%,而社会科学、行为科学和健892振兴美国的科技企业员正与一个日益僵化的体系作斗争，而这一体系长期推高了科学进步的成本[27]。 出的引用影响力或科研生产力出现相应提升[30]。显示，要保持摩尔定律所体现的晶体管密度历史增长速度，需要远更大的劳动力。自20世纪70年代初以来，为使晶体管密度翻倍所需的研究人员数量已增长超过十八倍年以来，研究投入增加了3到25倍，而产量增长却基本持平；在“挽救的生命年数”在20世纪80年代中期达到峰值后便急剧下降[31]。启，这种模式一再重复。事实上，这些间歇性的平衡状态正是科学发展的核心故事。马克在量子力学领域的发现却彻底改变了我们对物理世界的理解。许多医生认为，19世纪末医基础[33]。通过采用新的社会和物质技术，我们可以再次加快探索的步伐。正如我们的前辈一样，幸运。某些资助项目甚至可能需要长达20个月的准备时间[34]。飞机从设计图到投入生产的周期相当[35]。我们的科学家在撰写申请时必须牢记[37]。尽管实际有效率通常接近40%，但这一比例仍是方面表现更佳的同行。而这些压力最沉重地落在了美国最需要的科学家身年科研人员已经目睹了研究队伍逐渐老龄化这一现象，因此他们很可能相应调整自己的抱研究成果往往更容易获得大量引用[41]。R01—等效首次研究人员的平均年龄 一医学博士一哲学博士仅哲学博士仅医学博士2.4削弱的功绩主义一项试图复制100项心理学研究的实验中，成功复现的不足40项[48]。这一挑战也蔓延至其他领域。在阿尔茨海默病研究中，一篇2009年发表于顶病的前景[49]。然而到2012年，其他研究人员已证实其结果不可复制，而制药重点和联邦资金投入[51]。该论文的首席作者后来版社则追求引人注目的标题。因此，在争夺注意力的竞争中，细微差别正在被忽卫我们的国家，但这些挑战反映出科学事业与公共利益之间问责机制的系统性助那些毫无改变的稳妥工作，均不会受到任我们的联邦机构每年分配约2000亿美元的研发资金。然而，我们缺乏一套系何成功，以及对新方法进行受控实验，开始产生关于实际有效性的严行评审的方式，与元科学研究人员合作设计并实施基于新型资助机制的受控实验[53]。世纪的德国大学中率先实现，为科学的专业化奠定了基础[54]。然而，20世纪为我们服务的学科框架在21世纪却难以与科学相容。我们这个时代最重2024年诺贝尔化学奖所获奖的蛋白质折叠问题，并不属于任何一个学术部门；它需要共享研究成果的“蛋白质数据库”[57]。器，决定着哪些研究得以开展，哪些研究则永远无法 使其难以实现。这类研究产出的是公共产品，供稳定且薪酬合理的职业发展路径，这些岗位对维持机构持续能力至关重平台技术要强得多[62]。补这一空白。FRO是具有明确时间限制的非营利性研究初创企业，旨在突破特定的科学瓶期也为完成项目的研究人员提供了重返学术界或FRO模式为新型科学探索提供了开放的平台，也催生了研究人员此前因缺乏途径而不商业领域，以及政府机构难以承担的高风险、快速推进的项括面向基础科学的低约束性研究环境、针对特定瓶引导问题选择等[65]。1+≠2≠≠3≠+4≠≠5≠≠6+7+≠传统学术机构之外的独立研究组织提供资金支持的联邦计划。X-Labs将为研究人员、科学金支持，开发革命性的平台技术，从而开拓新的科学设想中的X-Lab能够帮助绘制多种小型哺乳动物的奖界中那些能调节冲动、使短期行为与长期目标相协调的结构[66]。些选拔流程在识别和激励有潜力的人才与项目方面也优2007年诺贝尔奖得主所获得的机制设计经济学领域，为理解规则如何塑造行为与结果其可靠性较低，多个评审人对同一项NIH项目进行评分时，往避风险的机制，最终却阻碍了突破性科学所需的冒险行为。一种方法是改进同行评审的运作方式。在丹麦，一家私人基金会尝试了一种“黄金票” 量的评审人，这些评审人被赋予独立决策权，能够大胆地做出科学广实施[70]。另一种方法是改变我们资助的方式，即支持人而非项目。霍华德·休斯医学研究所颖的研究方向[72]。已有四十多名GRFP项目毕业生成为诺贝尔奖得主[74]。间也从数月缩短至30分钟[75]。若联邦资助机构将这种“即时”资助模式扩大应用，不仅能论项目是否成功。而拉力机制则扭转了这一逻辑，通过支付成果来实现激美国能源部（DOE）和美国航空航天研究项目办公室（ARPA-E）也采用类似的奖励机制，这类方法能够产生巨大的投资杠杆效应。一项由私人出资的亚轨道飞行竞赛提供1000需的基础能力[80]。例如，80个跨学科科学单位可联合举办专家研讨会，持续更新能力缺口的重要性[81]。的单位则可比较快速拨款与常规评审周期的成果差异；而美国国防部（DOW）的单位则可奖项的部分随机化以及评审人判断的一致性[82]。官员的声望与影响力，因为他们在协调整个领域推动重大突破方面所付出的努力常常被忽3确保美国在关键与新兴技术领域的主导地位如今它也决定了所有这些要素运作的条件[83]。转化为国家实力，否则我们可能会看到美国的发现成果被他人抢这种想法已被证明过于天真。我们资助了这些发现，培养了研究人员，并发表了相关论文，公共与私人、民用与军事之间的界限，将任何来源的进步都视为国家主物理学本身存在缺陷，而是过去半个世纪以来的中，多种未来可能性并存。问题在于，美国将为哪一种未来而战[84]。步巩固领先者的竞争优势[85]。重研发的创新，但在推动原创前沿研究方面，他们仍远远落后于美国[86]。与此同时，美国的金融体系以无可匹敌的规模将资本引导至前沿科技领域。2024年，美国风险投资公司投入超过2000亿美元，占全球风险投资总额的57%[87]。而我们的公开市资者，以及将失败视为学习而非耻辱的初创企业生态系全和环境审查、强制性的公众听证会以及施工检查[88]。第一任特朗普政府开始着手解决核领域的监管混乱，支持两党立法以改革美国核管会（DOW）测试过的反应堆开辟快速审批通道，并指示核管会在其监管决策中权衡核能对经划于2030年前启动十座新大型反应堆的建设，并依据《凌驾于人民之上[90]。试验的成本高达91美元，远超正常水平；美国科学成果的基础设施却正逐渐转移到海外[92]。的起点，以确保全球最具创新性的生物医学科学能够在美国内进行测试和部署[96]。火箭团队便开始发射自制发动机。2003年，一个衍生组织在此地注册成立为非营利机构，剂储存设施。他们还获得了联邦政府对处理高爆炸物的许可，并取得美国联邦航空管理局到数千美元不等[97]。价租赁、联邦许可和共享测试基础设施中诞生，赢得了N服重重困难，培育出一个充满活力的创新生态些设施，而无需花费数千万美元自行建设[100]。济发展的不平衡：远离我们内陆地区的原子世界，而转向硅谷比特世界的趋势日益明能源部就运营着28个用户设施，从阿贡国家实验室的先进这些设施提供了地球上其他地方无法比拟的能力[101]。这些设施凝聚了美国纳税人数十亿美人员，却无法满足创业者的需求，他们需要在竞争对手设定的时间节点内验证技术成果。作用。国家量子与纳米技术基础设施项目为初创企业提供超过2000种可用工具的共享洁净室访问权限，使他们无需建设自己的制造生产线即通常每小时仅需数百美元[102]。在生命科学领域，共享湿实验室降低了早期生物技术公司的FDA要求的条件下生产，需要数千万美元的投资，而大多数初创企业尚未获得临床数据前克服采购限制，而面向机构的资助项目则可惠及非营利组织、产业联盟和独立研究人员。机构可设立或加强与机构相邻的独立基金会，借鉴美国国立卫生研究院基金会（FNIH）的已有雏形[108]。例如，一些顶尖研究人员加入领先企业，开展开创性工作，这便是工业博士强的数学和物理系。像劳伦斯伯克利国家实验室的“Activate”项目，便为创业型科学家提基金会（NSF）的投资，成功扩展至来自全国高校的优秀人才[109]。熟，并主张将资金用于单个研究项目，但支持者们仍坚定了私营企业仪器创新的发展[111]。1998年，当赛拉基因组公司作为亿美元的经济活动[112]。这些跨行业共享的预竞争性问题，需要另一种工具：以联邦投资为基础的合作研联邦资助，共同应对光刻、蚀刻和材料加工等制造领域的共性挑战[113]。该联盟解决了所有美国芯片制造商所需但单靠一家企业无法承担的技术难SEMATECH模式催生了一个更具深远影响的继任者。1997年，另一家半导体联合体EUVLLC与美国国防部下属的三家国家实验室签约专利[114]。经过接下来二十年的不断优化，这项技术如今支撑着地球上所有最先进的半导体公司携手攻克了这一难题[115]。承受的时间范围内持续投入方面的能力，仍是其最强大却仍未充分发挥的潜力之一。而将自身打造为全国领先的自动驾驶车辆测试平台[117]。该州进一步利用这一宽松的环境，通过耐心资本支持、并依托监管灵活性实现的无许可创新——正是美国巨大的竞争优势所4确保科技更好地改善所有美国人的生活一种更完善的分类认为，技术存在三种形式：工具、明确的指令和工艺知识[121]。以芯这种蕴含在经验丰富的劳动力中的工艺知识，才是技术能力的真获得的，这种接触往往极为微妙，以至于科学家自己也无法完全准确地表达所学到的内容[123]。专业技能需要在科研机构中长期实践锻炼，而仅靠是可以在纸上分享的说明书[124]。我们的真正竞争优势在于美国人才所蕴含的过程知识。如不仅是为了创造富有成效的就业机会，更是为了保障美国科学自身的长期健康发展。习修理汽车，使用电动工具，建造并维护自己的房屋。从边疆地区的谷仓养育到20参与某种形式的制造或建造活动[128]。最大的DIY展会吸引了超过十万名参与者[129]。尽管种退路，而非职业使命。成功意味着逃离体力劳动，而非掌程中，彻底抛弃了实践教育的切实证明[130]。仍有数百万个熟练岗位空缺[131]。几十年来，联邦政府一直通过向就读于学院、大学及研究生项目的学生成为无限贷款，使高等教育成本不断上升，导致数百万人背负债务[132]。这一域开发便于携带且被业界认可的认证体系。像SBIR（往往没有成员从事STEM领域的工作，学年人进入高等教育的主要入口[134]。此外，它们还通过课堂授课提供相关技术培训，将理论融入真实的应用场景中[136]。为了确保科学机会不受地理限制，培训必须在全国范围内广泛美国的技术领导地位曾多次源于研究与生产密不可分的区域集群。20世纪初，底特律应商能比世界上任何其他地方更快地进行新部件的原型设计和制造[137]。建立了紧密的联系[138]。如今，这一模式依然存在，不同地区专注于不同的领域，例如亚利密集供应商网络之间形成的实践性问题解决文化得（DOW）设立的八个“微电子共享中心”等项目，进一步推动产业协作、开放共享的研发可以在50个州和数千个地方之间开展并行实验，各设施支出以及创造就业税收抵免等[140]。目前，哥伦布市的一的23所俄亥俄州高校网络，共同开发开放共享的课程体系员职业的两年制学位路径[141]。一家半导体公司已向俄亥俄州高等教育机构投资5000万美克萨斯州泰勒市，州政府对半导体制造产业的支持吸引了近50亿美元的投个高质量就业岗位[143]。在这些案例中，州领导人将工业发展视为核心优先事项，推动地方的机会。过去，科学与工艺的融合催生了全新的市场、产业和工作形式。20世纪，飞机维内设立了设施，雇佣了数十万人。20世纪中期推动农业现代化、大幅提升农场生产力的正5一个新的黄金时代其认知结构。布什预见到了科学研究日益面临的阻碍，他在文中写道[144]：“研究工作日益繁多，但越来越多的证据表明，随着专业化的加深，我们如今正陷入困时间去理解，更不用说记住。”将个人所有的书籍、记录和通信资料储存起来，并通过机械这正是对个体记忆的一种扩大且私密的补充[145]。如今，世界正站在一场深刻变革的门槛上。仅在2025年，美国企业就投入了超的总成本之和[146]。资本已超过大多数国家的国内生产总值，被用于矩阵运算，而城市规模的芯片交响乐正协同运作，共同训练下一代人工智其成果是人工智能系统，即使对五年前最具前瞻性的AI研究者来构[147]，从零开始设计新型蛋白质[148]，模拟分子动力学以支持药物研发[149]，推动聚变研究中的等离子体控制[150]，以及揭示出隐藏在海量粒子物理数据中、人类分析者完全无法察觉的现象[151]。到2026年，AI代理将能够编写完整的软件应用、分析实验数据工干预的情况下操作实验室设备。在数学这一或许最纯粹的推理领域，AI超越人类认知与组织的局限[152]。类能力无法企及的假设与思想组合空间[154]。室，我们将能够以定制化技术并行采集数据，每项实验均可根据需要灵活调整。AI与工程工作，将科学发现转化为可实际应用的面对制约其运作的各种因素。其中主要有三个突出验数据来区分它们。无论多么聪明，也无法创造出尚未存在的观测现文化惯性，共同决定了研究如何开展。这种影响首先会在科研领域显统的一个反直觉特性：个体的收益并不必然自动转化为整体的性且系统性的功能失调创造条件[157]。深思熟虑的AI工具，则会压垮本已不堪重负的现有构。此外，还需要领域科学家（理解AI模型）与科研人员（理解大化知识碰撞[158]；同时，资助项目也通过联合培养计划，将AI研究人员与学术导师配对发展，甚至控制火星探测车[160]。动科学进步的限制正从产生想法转变为在物理世界中实现这些想法。原子世界——包括制程领域的生产力和影响力翻倍[161]。实现使命的潜力，需要解决四个关键挑战，否则将限制人工智能公司、半导体制造商和云服务提供商在内的2使命的核心投资之一，转型型AI模型联盟将推动国家实验室与产业界设施和专业知识[164]。数据往往源于个人自发积累——当与研究最接近的人意识到自己的实验记录或失败尝试可的存储和整理资金，有时则是因为人们未能充分认识到信息的价值[166]。实验室操作流程和动化实验室及大规模实验自主控制的项目[169]。这些努力与美国国家科学基金会（NSF）同互联网基础设施的建立发挥了关键作用一样[170]。私营部门具备公共机构必须学习并加以利用的能力，而非简单献训练AI系统，将其用于生成假设，并信赖其设计实验，但这些有半数到三分之二的研究在复制实验时失败[171]；著名的实验经济学研究中，超过三分之一同样未能成功复制[172]；一项研究发现，仅在临床前生物医学研究中，无法复制的结果每年就导致约280亿美元的资源浪费[173]。每一个错误的研究结果都可能误导后续研究者，从而系中引发连锁失败。如果基础研究结果本身是虚功能失调问题[174]。该命令确立了指导所有联邦资助研究的原则：可重复性、透明度、错误对每一条信息进行透明评估，依据其质量和相关性来判人工智能评审意见[175]。其他领域也将走上同样的发展道路。当的验证器。这是应对可重复性危机、充分能的条件。两者的结合有望实现低成本、持续性的AI辅助验证。研究人员析，并将结果与所宣称的结果进行比对[176]。如今用于审核人类撰写论文的相同基础设施，未来或将能够判断哪些机器生成的假设值得投入实验资面对当前迫切的需求，美国国立卫生研究院（NIH）已启动一项全机构范围的新举措，证且透明共享的研究成果[177]。展望未来，联邦政府必须持续加强验证基础设施与科研事业之间的连接。这意味着要建立开放的API和互操作性标形式化，耗费了专家实践者近两年的时间[178]。言。这一进展极为迅速。2024年初，一个雄心勃勃的项目试图借助证明辅助工具来形式化有人提出，未来的数学家或许会成为工业化系统的架构师，而非独立的工匠[181]。这一期刊系统是为另一个时代设计的。17世纪科学期刊出现时，可能只服务于数百名活跃距[182]。当今在科学领域应用人工智能的前沿进展，例间戳，并将其与创作者关联起来[183]。当这些记录完全可追溯且全面涵盖所有贡献时，信用过传统的制度性中介[184]。此外，结合适当的评分反馈和统计聚合的预测投票，已被证明能比预测市场更准确地预测科技发展趋势[185]。这些机制共同作用，能够基于群体智慧而非委员会审查，将资源引导至更具挑战性的研究问题上，从而可能实现更快、更高效的发展。21世纪将建立在我们从基本原理出发进行工程设计的材料之上：能够以自然界从未尝试的任那些无法独自理解的事物，并引导那些无法完全预测的方的系统，以捕捉下一阶段的科技发展，并规划其应用方6参考资料Foundation,2020),xi[3]U.S.DepartmentofAgriculture,“ALookatAgriculturalProductivityGrowthintheusda/news/blog/look-agricultural-productivity-growth-united-statesT948-2017.Reports74,no.6(Nationa/nchs/data/nvsr/nvsr74/nvsr74-06.pdf.LymphoblasticLeukemia/articles/PMC3771494.[6]EarlS.Fordetal.,“Explainingth1980-2000,”NewEnglandJournalofMedicine356,no.23(2007):2388-2/doi/full/10.10[7]KeithFuglieetal.,AgriculturalResearchandDevelopment:InvestmentsUnderAlternativeMarketsandInstitutions,AER-735(U.S.Departmentof/publications/pub-detail[10]Bush,Science,[12]SemiconductorIndustryAssociation,2025S/wp-content/up10ads/2025/05/2025[13]NationalCenterforScienceandEngineeringStatistics,NationalPatternsofR&DResources:2023-24DataUpdate,NSF26-313(NationalScienceFoundation,Febru2026),https:〃ncses./pubs/nsf2631[14]NationalCenterforScienceandEngineeringStatistics,NationalPatternsofRResources.[16]DonaldE.Stokes,Pasteur’sQuadra(BrookingsInstituti[17]SandraL.SchDemonstrationPartnership,2020),/wp-content/uploads/FDP-2018-Primary-Report.pdf.[18]PierreAzoulayetal.,“IndirectCostRecoveryinU.S.InnovaEvidence,andAvenuesforReform”(NBEBureauofEconomicResearch,June2025),/10.3386/w33627;CongressionalResearchService,“NIHIndirectCostsPolicyfoRecentDevelopments,”CRSIn/crs-produ[19]NationalInstitutesofHealth,“SupplementalGuidancetothe2024NIHGrantsPolicyStatement:IndirectCostRates,”NOT/grants/guide/notice-files/N[20]NationalScienceBoard,Discovery:R&DActivityandResearchPublicatio2025-7(NationalScienceFoundation,NationalCenterforScienceandEStatistics,July23,2025),/pubs/nsb20257;CentralIntelligenceAgency,“AComparisonofSovietandU.S.GrossNationalProducts,1960-83,”/readingroom/docs/DOC0000498181.pdf.[21]NationalScienceBoard,Discovery:R&DActivityandResearchPOrganisationforEco-nomicCo-operationandDevelopmTechnologyIndicators(OECD,2026),https:/science-and-technology-indic[22]NationalCenterforScienceandEngineeringStatistics,Universities:2023,NSF25-300(NationalScienceFoundation,December2,2024),Figure8,https://ncses./[23]DonaldTrump,NationalSecurityPresidGovernmentSupportedResearchandDevelopmentNationalSec[24]ChuckGwynandStefanWurm,“EUHolderResearchDoctorateRecipientswithDefinitePostgraduationCommitmentsMajorFieldofDoctorate:2024”inDoctorateRecipientsfromU.S.Universities:2024DataTables,NSF25-349(U.S.NationalScience/pubs/nsf25349.[27]AndrewFieldhouseandKarelMertens,“TheReturnstoGovernmentR&DfromU.S.AppropriationsShocks,”WorkingPaperNo.2305(FederalRDallas,2024),/research/p[28]NicholasBloometal.,“AreIdeasGettingHardertoFind?”AmericaBecomingLessDisruptive[29]JackW.Scannelletal.,“DiagnosingtheDeclineinPha/10.1038/nrd3Albertsetal.,“RescuingUSBiomedicalResearchfromItsSystemicFlaws,”5777,https://doi.o[31]Bloom,“AreIdeasGettingHardertoFind?”[32]AdamMastroiannOtherwiseIsaCowardandI2022,https://www.ex-/p/[33]PaulStarr,TheSocialTransformationofAmericanMedicine:TheRiseofaSovereignProfessionandtheMakingofaVastIndustry,updateded.(BasicB[34]NationalInstituteofAllergyandInfectiousDiseases,“TimelineforFundingDecisions,”NationalInstitutesofHealth,lastreviewedSeptember30,2024,/grants-con-tracts/timelines-fundinAdventuresfromaLifeinAviation(SmithsonianBooks,200[36]CouncilonGovernmentalRelations,“ChangesinFe1991,”January2025,https://www.coDec%202024.pdf[37]PierreAzoulayetal.,“IndirectCostRecoveryandAmericanIdeasforReform,”InstituteforProgress,July24,2025,https:〃/indirect-cosrecovery-and-american-innovation.[38]KristinR.W.Matthewsetal.,“TheAgingofBiomedicalRese/10.1371/journal.pone.0029738.[39]NationalInstitutesofHealth,“AverageAgeandDegreeofNIHR01-EquivalentFirst-Funding,lastupdatedSeptember9,2024,/policy-and-compliance/policy-topics/early-stage-investigators/relate[40]MaxPlanck,ScientificAutobiographyandOtherPapers,transl[41]PierreAzoulayetal.,“DoesScienEconomicReview109,no.8[42]JohanS.G.ChuandJamesA.Evans,“SlowedCanonicalScience,”ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences118,ne2021636118,https:〃doi.org[43]TedCruz,D.E.I.:Division,Extremism,Ideology:HoPoliticizedScience(U.S.SenateCoOctober2024),https:〃/app/details/GOVPUgpo234941.[44]IgorR.Efimovetal.,“PoliticizingScScience,AcademicFreedom,andtheUnbiasedGenerationofKnowledge,”FrontiersinResearchMetricsandAn/10.3389/frma.2024.14180[45]JeromeKarabel,TheChosen:TheHiddenHistorHarvard,Yale,andPrinceton(Houg[46]PierreAzoulayetal.,“IncentivesandCreativity:EvidencefromtheAcademicLiSciences,”RANDJournalofEconomics42,no.https:/10.1111/j.1756-217[47]MichaelParketal.,“PapersandPatentsAreBecomingLessDisruptiveoverTime.”[48]OpenScienceCollaboration,“EstimatingtheReproducibilityofPsychologicalScience,”Science349,no.6251(2015/10.1126/science.aac47[49]AnatolyNikolaevetal.,“RetractedArticle:APPBindsandNeuronDeathviaDistinctCaspases,”Nature457(2009):98/10.1038/nature0776[50]Genentech,“Findingsof2023GenentechReviewof2009NaturePaperandRelatedResearch,”April6,2023,/media/statem[51]Nikolaevetal.,“Re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