在欧美学术语境中，人们通常避免使用带有贬义色彩的称呼如“民科”，而更倾向于以中性且尊重的术语“独立研究者”（Independent Researcher）来描述这类人群。这种称呼强调了他们的自主性和专业性，避免了任何潜在的负面刻板印象。独立研究者往往具备坚实的学术背景，许多人持有高等学位（如硕士或博士），并接受过系统的科学训练。他们精通逻辑推演、实验设计和数据分析等核心科学研究方法，只是由于各种原因——例如职业选择、生活变迁或个人追求——他们没有隶属于大学、研究所或企业研发部门等正式科研机构的编制。这意味着他们缺乏稳定的国家基金、基金会资助或机构资源支持，研究工作往往依赖个人热情、兼职收入、民间基金或众筹等方式自费进行。例如，一些独立研究者可能会利用业余时间在自家车库或小型实验室开展实验，甚至通过在线平台如 Patreon 或 GoFundMe 募集小额资金来采购设备和材料。
与普通的科学爱好者（如业余天文观察者或科普博客作者）相比，独立研究者展现出更强的专业性和系统性。科学爱好者通常停留在个人兴趣层面，享受探索的乐趣，但可能缺乏严谨的验证机制。相反，独立研究者会主动维持与学术共同体的紧密联系，他们经常参加国际学术会议、专题研讨会或在线学术论坛，如美国物理学会（APS）的年会或欧洲计算机视觉大会（ECCV）。要获得这些活动的参会资格，往往需要提交经同行评审的论文作为“入场券”，这要求他们不仅能提出创新想法，还必须以学术规范的形式——包括文献综述、方法论描述、数据支持和结论讨论——将研究成果整理成文。这种参与方式不仅帮助他们获取反馈，还能拓展人脉，例如通过会议结识潜在合作者或导师，进一步提升研究质量。
独立研究者与纯粹科学爱好者的核心区别在于前者具备将idea转化为可检验、可传播学术产出的能力。他们不仅仅是“脑洞大开”的思考者，而是能运用严谨的复分析数学语言、微分几何语言、统计工具、模拟软件或实地调查等方法，构建出经得起 scrutiny实证与严密的数学归纳的论证框架。例如，一位独立研究者在气候变化领域可能开发一个基于开源数据的预测模型，并通过 GitHub 公开代码以供同行复现。这种专业输出使得他们的工作能够经受学术界的严格检验，一旦通过同行评审，便能获得广泛认可，甚至被主流媒体如《纽约时报》或政策机构如联合国环境规划署引用和采纳。历史上，不乏独立研究者做出重大贡献的案例：如英国的玛丽·安宁（Mary Anning），一位19世纪的自学古生物学家，通过自费挖掘化石，推动了恐龙研究的进步；或当代的格雷戈里·珀尔曼（Gregory Perelman），他作为独立数学家解决了庞加莱猜想，却选择不领取正式奖项。
为了积累和传播成果，许多独立研究者转向非争议的开放获取（Open Access）期刊，这些平台强调透明度和可及性（相对价格比较高），而非机构背景。同时，他们还会利用具备审核与存档功能的在线社区，如 Zenodo（一个欧盟资助的开放数据仓库）、arXiv（物理、数学等领域的预印本服务器）或 ResearchGate（学术社交网络），上传论文、数据集或预印稿。这些平台允许他们绕过传统出版壁垒，在没有机构背书的情况下，仍然活跃于学术前沿。例如，通过 Zenodo，他们可以获得 DOI（数字对象标识符），使成果永久存档并易于引用，从而逐步建立学术声誉。 Zenodo早期的目的是为了帮一些非机构研究者存储资料设置的研究仓库，后期 Zenodo引入社群，为独立研究者开通了“类同行评审”的投稿场所与被科学界认可的场地。毕竟没有机构背书与基金，投搞一些前沿的期刊那是比较困难被接受的，就连发布arXiv也不容易。
因此，独立研究者与“官科”（即隶属于正式科研机构的在职人员，如大学教授或国家实验室研究员）的根本区别，主要在于是否拥有体制内的编制身份和资源保障。前者可能面临资金短缺、设备不足或孤立无援的挑战，但这也赋予他们更大的研究自由度——不受项目截止期限或机构议程的束缚，能更灵活地探索边缘或跨学科领域。而在学术能力和科研贡献层面，独立研究者完全可能展现出与在职学者同等的专业水准，甚至在某些前沿领域做出突破性贡献。例如，在人工智能或量子计算等快速迭代的领域，一些独立研究者凭借开源工具和在线协作，已成功推动了创新，如开发新型算法或提出颠覆性理论。最终，这种模式体现了科学民主化的趋势：知识追求不应局限于精英机构，而是向所有具备能力和热情的个体开放。
