小明：最近我在研究一个科研系统，感觉里面的源码挺复杂的。
小李：是啊，科研系统通常涉及大量算法和数据处理，源码是核心部分。你有没有看过他们的排名机制？
小明：排名？你是说像论文引用次数或者项目贡献度那种吗？
小李：对，就是这个。很多科研系统会根据不同的指标来给项目或人员排序。比如基于引用量、发表时间、合作网络等。
小明：那这些排名是怎么实现的呢？是不是有具体的代码？
小李：当然有。我可以给你看一段简单的示例代码，它模拟了一个基于引用次数的排名算法。
def calculate_rank(publications):
ranked = sorted(publications.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return ranked
publications = {
"Paper A": 120,
"Paper B": 85,
"Paper C": 200,
"Paper D": 150
}
ranking = calculate_rank(publications)
for i, (paper, citations) in enumerate(ranking, 1):
print(f"{i}. {paper} - {citations} citations")
小明：原来如此！这段代码就是按引用次数从高到低排序，生成排名。
小李：没错，这只是一个基础版本。实际系统可能会加入更多因素，比如时间衰减、作者权重等。
小明：看来源码不仅决定了功能，还影响了系统的公平性和效率。
小李：完全正确。所以理解源码对于优化科研系统至关重要。
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