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[目的/意义]从知识流视角揭示研究前沿核心主题与发展主题知识吸收与扩散过程,分析其演变规律及关键节点,以期为研究人员深入开展前沿研究提供新视角和新思路。[方法/过程]首先,基于共被引理论获取研究前沿核心文献和施引文献集合,通过主题聚类识别前沿核心主题和发展主题两类知识节点;其次,对知识节点进行向量化表示,通过计算知识节点间相似度构建知识节点之间的关联关系,依据知识节点类型和节点关联关系识别研究前沿知识流动的6种类型;再次,利用EChart平台对主题演化状态进行可视化;最后,以“基因组编辑技术及其在农作物中的应用”研究前沿为例开展实证研究,并结合近年基因编辑技术研究内容、相关前沿发布情况验证方法的可行性和有效性。[结果/结论]实证结果表明,基于核心主题和发展主题,从知识流的视角对主题演化状态进行分析,能够识别前沿主题演化路径及发展的关键节点,有助于探索研究前沿可能的创新切入点,开展前瞻布局,把握前沿机遇。 相似文献
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[目的/意义]对比论文数据和专利数据的特征指标,识别热点、新兴、潜在和消亡研究前沿主题。[方法/过程]利用LDA主题模型,对智能汽车领域相关的论文数据和专利数据进行主题提取,计算两个数据源下各主题的强度和主题新颖度并进行对比分析。[结果/结论]本文识别出路径规划技术等热点研究前沿6个、智能计算等新兴研究前沿2个、安全认证技术等潜在研究前沿6个、车载平台等消亡研究前沿6个。本文在前沿识别方法上进行了创新,有效识别出领域内研究前沿并进行分类,为相关机构和研究人员提供借鉴。 相似文献
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【目的】 通过分析国内图书情报领域零被引文章的主题特征,为图书情报领域科研工作者的写作以及科技期刊的选题、出版等提供参考和建议。【方法】 以17种《中文社会科学引文索引(2017—2018)》来源期刊为数据来源,利用知识图谱,展现其2008—2012年零被引论文的主题特征,通过对比同期高被引论文的主题,总结图书情报领域出现零被引现象的主题因素。【结果】 与高被引论文相比,零被引论文的研究主题分散、陈旧。但是研究主题并没有显示出偏离学科研究领域或者高度前瞻性的特点。【结论】 建议科研工作者在扎实写作的同时,注意创新研究主题,建议科技期刊选题策划应平衡各项原则,避免一味地追求创新。 相似文献
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基于高被引论文的情报学研究现状分析 总被引：5，自引：1，他引：4
应用<中国引文数据库>网络版作为统计源,采用引文分析法对2004-2006年我国情报学核心刊高被引论文期刊分布、多产作者、基金论文等进行统计分析,并利用关键词词频分析和聚类方法,揭示近年来我国情报学研究的热点主题. 相似文献
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探索社会网络分析法在识别某领域研究热点中的有效途径。以我国经济学为实证对象,绘制其高被引文献同被引网络全景图,了解热点概况;测度并可视化网络中的成分、桥、切点和双边连接成分、k-核及派别,得出我国经济学研究的三大热点及其关键文献和核心文献;最后细分热点结构及主题。认为社会网络分析法是对研究热点测度方法的有力补充,该方法提高了识别热点的客观性;可知每篇文献对研究热点的形成所做的具体贡献;桥、切点、k-核能够精确定位核心文献和关键文献;分析过程及结果的可视化使研究可以考察不同层次的热点;分析结果可以通过不同算法得以检验。 相似文献
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ESI高被引论文是一流学科的重要评价指标之一,本研究对基于ESI高被引论文的研究前沿探测方法进行了探索。本研究构建了基于ESI高被引论文的研究前沿模型,依据该模型对医学信息学的ESI高被引论文及其施引文献进行可视化分析,发现了该学科最受关注的5个前沿研究领域：电子健康档案、移动App、病人门户系统、临床决策支持、社交媒体,并在此基础上对该学科的3个发展趋势进行了总结。该模型不仅可应用于医学信息学领域,还可为"双一流"背景下其他学科的研究前沿分析提供参考借鉴。 相似文献
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睡美人文献研究对于图书馆界文献战略保藏、科技界早期识别变革性研究与缩短重大科学发现的认可时滞具有重要意义。通过数据分析和案例研究揭示了睡美人文献具有多出自跨学科研究和综合性期刊、多具有潜在技术与应用属性、多为高质量研究三大特征。初步凝练出预测睡美人文献的若干关键线索：一是识别变革性研究并追踪其技术转化应用状况,包括监测作者是否持续开展该主题的研究,是否从理论研究拓展到实践研究,实践中是否成功等;论文发表之后是否有专利授权,论文是否被专利引用等。二是笔者提出的一个用于识别非高被引论文中睡美人文献的无参数指标--Bcp指数,能够识别出那些正处于“沉睡-唤醒”萌芽期的论文,特别是长期沉睡后初现被引突增苗头,且总被引次数尚未成规模的论文。基于睡美人文献重要特征与预测线索的分析,从加强变革性研究、识别研究前沿和改善学术评价三个方面讨论了睡美人文献研究的政策启示。 相似文献
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《Research Policy》2022,51(4):104484
Although citations are widely used to measure the influence of scientific works, research shows that many citations serve rhetorical functions and reflect little-to-no influence on the citing authors. If highly cited papers disproportionately attract rhetorical citations then their citation counts may reflect rhetorical usefulness more than influence. Alternatively, researchers may perceive highly cited papers to be of higher quality and invest more effort into reading them, leading to disproportionately substantive citations. We test these arguments using data on 17,154 randomly sampled citations collected via surveys from 9,380 corresponding authors in 15 fields. We find that most citations (54%) had little-to-no influence on the citing authors. However, citations to the most highly cited papers were 2–3 times more likely to denote substantial influence. Experimental and correlational data show a key mechanism: displaying low citation counts lowers perceptions of a paper's quality, and papers with poor perceived quality are read more superficially. The results suggest that higher citation counts lead to more meaningful engagement from readers and, consequently, the most highly cited papers influence the research frontier much more than their raw citation counts imply. 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(4):102996
Although the citation relationships among papers can help in tracking and understanding the development of knowledge, few studies have noted that the content and sentiments of citations of a paper differ. Here, we use sentiment-labeled citation data to construct a directed signed citation network, in which an author may agree with or criticize the cited paper and these represent different ways of inheriting knowledge. The dataset we use consists of 9,038 papers in the field of Computational Linguistics, including 25,275 citations, with 20.8% positive citations, 8.6% negative citations and 70.6% neutral citations. We systematically quantify the structural patterns of negative citations, impact assortativity of involved papers, occurrence time distribution and consequences of receiving negative attention. Remarkably, we find that papers with different impacts have a similar probability of receiving negative citations, and highly cited papers tend to give negative citations to low-impact papers around but avoid giving negative citations to high-impact papers. Our research also reveals the random occurrence rules and colocation patterns of negative citation distribution. In addition, we show that, in the short term, around 60% of multiple negative citations is positively related to the impact of the cited paper while more than 80% are negatively related to the impact in the long run. Our findings explain the pattern by which negative citations occur and deepen the understanding of negative citations. 相似文献
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高被引论文的特征因素及其对影响因子贡献研究 总被引：4，自引：2，他引：2
张垒 《中国科技期刊研究》2015,26(8):880-885
【目的】分析高被引论文的特征因素及测度其对影响因子的贡献度。【方法】以CSSCI数据库中新闻学与传播学领域高被引论文为研究对象,基于文献内容和外部特征,界定论文被引响应时间、研究内容新颖性和研究主题内容等七个影响论文高被引的特征因素。【结果】 60%以上的高被引论文作者具有较高影响力,高被引论文的平均响应时间不到一年,70%以上的高被引论文研究内容不具有新颖性,TOP 5%高被引论文对影响因子的贡献平均为27.12%。【结论】虽然参考文献数量与论文高被引不具有显著关联性,但高被引论文倾向于引用影响力较高的期刊,而且高被引论文对影响因子的贡献度较大。 相似文献
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为把握全球水下潜器领域的研发前沿、国家布局及其未来研发方向,基于水下潜器领域SCI论文和发明专利数据,采用引文网络和专利地图方法,通过定义引文网络中的高被引论文、高频词、高被引新词以及专利地图中的重要专利、高频概念词等指标,综合专家意见,对水下潜器领域基础研究前沿和技术开发前沿进行识别;同时,基于引文网络中的论文总被引次数和重要专利总被引次数,对比分析主要国家在水下潜器领域的研发布局。结果显示：全球水下潜器领域研发处于活跃状态,其中无人自治式潜水器（AUV）方向一直保持较高的热度,相关研究起步早且发文体量大、增速最快;无人潜器应用研究方面的文献被引用量高、参与单位多、发表期刊水平高;AUV布放回收、通用技术、载荷以及无人遥控潜水器在油气业的应用等方向影响力最大;中国相关研发活跃、产出丰富,但缺乏相关技术的理论研究,产品市场竞争力较弱。 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(3):103323
Excellent research papers are vital to science and technology advances. Thus, the early identification of potentially excellent research papers and recognizing their value in science and technology is high on the research agenda. This study used a set of 5 static and 8 time-dependent citation features to explore six machine learning methods and identify the method with the best performance to identify potentially excellent papers. The study modelled Random Forest, LightGBM, Naive Bayes, Support Vector Machine, Neural Network, and TabNet to identify PEPs in the artificial intelligence field. The study defined highly cited papers using the threshold of the top 1% and top 5% and collected the data from the Web of Science®. Bibliometric and citation data from 485,041 research articles, proceeding papers, and reviews published in AI between 1990 and 2010 were collected initially. The data was screened and processed, and the final dataset consists of 96,169 papers for the training and test sets. The findings suggest that the time-dependent citation features are more important than the static features, and citation peak features are more significant than the citation features in identifying potentially excellent papers. The findings demonstrate the effect of threshold on machine learning outcomes (e.g., the top 1% and 5%); therefore, the study argues that the decision about threshold selection should be carefully made. LightGBM and Random Forest both performed with the given conditions and achieved the same score in accuracy and recall. Nevertheless, when comparing their performance in other indicators, such as F1 and cross-entropy loss, LightGBM performed better. The study concluded that LightGBM was the best-performing model for identifying potentially excellent papers. The papers identified the contributions and recommended future research. 相似文献
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本文基于CSSCI数据库,统计分析近十年我国艺术学科高被引作者、高被引期刊频次,并用h指数评价高被引作者学术观点的影响力。统计数据客观显现我国艺术学科近十年期刊和作者高被引现状,引证分析的结果表明,高被引论文与学术影响力的正比关系。在艺术学这门学科中高被引论文表明学术期刊及论文作者的学术影响力。 相似文献
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[目的/意义]探索论文被引次数是否和论文内容即概念组合方式有关。[方法/过程]选取WoS数据库中的免疫学科,抽取其中高、中、低被引频次三种论文集合的主题词,分析各集合主题词频次分布的集中离散趋势。分别构建主题词共现网络,通过网络拓扑属性的分析,了解三种论文集合在概念组合方式上的异同,衡量非典型组合与新颖性的关系。[结果/结论](1)不同被引频次的文献集合在主题类型的分布和主题词分散程度上有较大差异。(2)高被引和中被引论文集的主题词共现网络具有小世界性,低被引论文集的主题词网络不具有小世界性。(3)高被引论文集的主题词共现网络比较紧密,且主题词非典型组合的比例要高于其他两种论文集。低被引论文集的主题词网络比较松散。论文的被引次数与其主题热度、主题之间联系密切程度以及主题之间组合方式相关。 相似文献