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文章利用文献调研法，从引证指标、引文网络、引用内容三方面梳理引文视角下论文学术影响力评价的常见方法，分析各类方法和相关指标的特点和不足，指出从引文视角评价论文学术影响力需要兼顾评价精度、评价成本和实用性，构建多维度评价框架和多元化评价体系，并与替代计量法和同行评议有机融合，辅助“代表作”评价。 相似文献
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伴随数据论文影响力的凸显,数据计量逐渐兴起。本文基于数据计量,融合多维度、多指标综合评价数据论文的影响力。首先,本文通过信息传播模式分析数据论文影响力的产生机制,解析出数据论文影响力可以划分为潜在影响力、学术影响力和社会影响力三个维度。其次,融合Altmetrics与引文分析甄选指标构建数据论文影响力评价体系。最后,利用相关性分析以及三维空间差异性分析解构数据论文影响力评价结果。研究结果表明,三维度影响力反映出数据论文综合影响力,三者相互补充与促进。同时,数据论文应在整体上促进评审机制、引用机制和激励机制的针对性发展,在内部促进数据论文质量、内容、逻辑和时效的优化。 相似文献
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通过选取不同的数据源和分析方法探究Altmetrics文献计量方式对传统的引文计量方式的影响,以及这些计量指标如何评价单篇论文的影响力。结合ESI数据库热点文章的被引频次与Scopus平台提供的Altmetrics各项计量指标,尝试利用SPSS统计软件来分析传统的引文评价指标与Altmetrics各评价指标之间的相关性和差异性。通过研究分析发现:以引文为评价基础的ESI热点文章并不一定对应Altmetrics的高分值文献;进一步的研究从评价论文影响力的5个指标中简化为2个公因子——社交传媒因子和学术引用因子,可从不同群体对文献的不同传播利用方式来评价一篇论文的影响力;不同出版模式的文献在各评价指标上也有显著的差异。 相似文献
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为弥补在传统学术交流领域中仅仅通过文章引用和期刊影响因子进行学术质量评价的局限性和时滞性,本文提出并构建了以引文指标衡量学术影响力和以altmetrics指数衡量网络影响力的加权模糊运算模型,认为该评价模型适用于对自媒体环境下的人文社科学术文献进行质量评价,从而能够从多个维度全面反映人文社会科学学术文献的真实状况和水准。 相似文献
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考虑到科学交流方式和作者学术关系,应从引用和合作两个角度综合反映作者学术影响力。但目前研究有两点不足,一是作者被引次数、h指数未考虑到合著论文的作者数及每位作者的贡献程度;二是中心度指标均将作者合作网络视为无权重网络,而无法反映不同作者之间有不同的合作强度的实际情形。本文将署名次序（反映作者在合著论文中不同的贡献度）、合著频次（表征作者之间的合作强度）两个因素引入作者引用指标和合作指标,提出“调和h指数+调和R指数”、“h度+R度”分别测度更加真实客观的引用影响力和合作影响力。实证研究表明,作者传统引用影响力、调和引用影响力、合作影响力指标之间均呈正相关,但相关程度并不高,合作影响力能够反映出区别于引用影响力的另一种角度的影响力,从而建立二维测度框架,从引用和合作两个角度遴选领域高影响力学者,可为相关机构的人才评价和引进提供支持服务。 相似文献
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[目的/意义] 研究Altmetrics指标的主要特征及其与传统文献计量指标的相关性,以及它们随时间的演化情况;同时,基于Altmetrics指标全面评价学术论文的社会影响力和学术影响力,对于发展和完善Altmetrics计量系统至关重要。[方法/过程] 以2014-2016年Altmetric Top 100论文为样本,对每年的高Altmetrics指标论文的来源期刊、学科分布、获取方式、作者地域及研究机构分布进行统计分析,并讨论这些论文的社会影响力,同时对论文的Altmetric分数与其Web of Science上的被引频次进行相关性分析,研究相关性随时间的动态演化。[结果/结论] 研究结果表明,高Altmetrics指标论文主要来源于一些高影响因子期刊,其学科主要集中于医疗健康与生物科学,论文作者主要来自于欧美发达国家的高水平研究机构,且高Altmetrics指标论文中开放及自由获取的比例逐年增加;Altmetric分数能够定量地反映学术论文在社交和新闻媒体上被公众关注的程度,从而在一定程度上体现出学术论文的社会影响力;高Altmetrics指标论文的Altmetric分数与其被引频次存在一定正相关,表明高Altmetrics指标论文同时具有较高的学术影响力。 相似文献
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高Altmetrics指标科技论文学术影响力研究 总被引：9，自引：0，他引：9
引入"公平性测试"方法以消除时间窗口对被引次数的影响。以高Altmetrics指标论文作为样本,选取与样本论文发表在同一期刊同一期上前后两篇论文作为参照。利用Altmetric.com、Web of Science分别获取273篇样本及参照论文的Altmetric分数、底层数据值和被引用次数。通过比较分析后发现:Altmetrics和引文数两种指标反映出读者对文献的不同关注方向,底层数据源中大众媒体对于Altmetric分数的影响最明显,高Altmetrics指标论文同时具有较高的学术影响力。作为一种早期指标,高Altmetrics指标在一定程度上能够被视作文章在未来获得高被引的风向标。 相似文献
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基于Altmetrics的学术论文影响力评价研究——以汉语言文学学科为例 总被引：2，自引：2，他引：0
本文借助Altmetric Explorer和SPSS统计分析软件获取和分析处理数据,综合运用相关性分析法和主成分分析法,对现有Altmetrics评价指标进行定量分析和选取,设计和构建基于Altmetrics的学术论文影响力评价框架及模型,并通过实证研究证明评价模型的可行性。通过与传统引文指标评价方法的对比分析,发现Altmetrics评价指标同传统的引文指标在评价结果上既具有一致性也存在差异,Altmetrics测度的影响力偏向社会影响力及社会关注度,较少涉及表征论文质量的学术影响力。基于Altmetrics的学术论文影响力评价对传统的基于文献计量学的学术论文影响力评价有所补充。图6。表12。参考文献15。 相似文献
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[目的/意义] 构建多维指标的综合影响力评价模型,为不同层次挖掘高价值文献提供新途径。[方法/过程] 选取临床神经病学、化学与物理、地球科学作为自然科学的代表学科,信息科学与图书馆学、经济学、教育研究作为社会科学的代表学科,在Web of Science核心合集中收集引文指标数据,在Altmetric.com平台中收集Altmetrics计量指标数据,通过指标覆盖率和指标间相关性进行指标筛选,然后利用主成分分析方法建立不同学科的论文综合影响力指标模型并对比分析。[结果/结论] 不同学科的差异使论文影响力评价模型采用的指标有所区别,自然科学和社会科学论文影响力评价模型中共同保留的指标为被引频次、Mendeley、Blogs。在论文综合影响力评价中,学术影响力依然占据主导地位,社会影响力的测评研究发展迅速,两者结合的定量评价能挖掘出综合影响力较高的文献。 相似文献
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探究参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系,能够为学科领域的进一步发展提出参考建议,对促进科学发展具有重要意义。本研究以Web of Science核心合集2001—2020年仿生学领域的期刊论文和会议论文为数据集,从学科丰富性、平衡性、差异性及综合角度,对参考文献跨学科性与论文学术影响力之间的关系进行探讨,并比较其在不同合作模式下的区别。研究结果表明,综合性指标Rao-Stirling指数负向影响学术影响力;学科丰富性、平衡性和差异性对学术影响力的积极影响均存在阈值;不同合作模式下,参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系有一定区别。进行学科交叉科研活动时,在学科丰富性、平衡性和差异性方面都要遵循适度原则;根据合作者的性质采取不同的合作策略;积极与国际高水平机构交流、合作;高等院校则应该加强学科交叉培养,打造知识复合型人才。 相似文献
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《情报学报》2004—2006年引文分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用文献计量学分析方法对《情报学报》2004-2006年共18期刊载的364篇论文所引用参考文献进行统计分析,以了解其引文规律。得出结论:《情报学报》平均引文率高(93.41%);引文涉猎范围广,引文类型以中外文期刊论文、会议论文为主,此外,还引用了大量的网络信息,涉及到了"网络计量学"这一新的研究领域;作者引用文献较新,论文时效性、新颖性较强;引文离散与聚合现象明显,被引频次在核心区域中文期刊中排名第一;综合该刊2006年影响因子和即年指标等各项测度指标,表明《情报学报》载文质量、利用率及学术价值高,其社会影响力大、效益好,是国内图书情报领域最重要的核心刊物之一。 相似文献
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研究学术期刊论文引用外文参考文献对期刊影响力的作用机理具有重要意义。文章提出两个新的文献计量指标:外文参考文献h指数、高外文参考文献比例,并以图书馆情报与文献学CSSCI期刊为例,基于中国知网CNKI数据库,采用偏最小二乘法研究引用外文参考文献与学术期刊影响力的关系。研究结果表明:引用外文参考文献有助于提高学术期刊影响力;外文参考文献h指数和高外文参考文献比例可用于评价中文学术期刊;外文参考文献h指数和高外文参考文献比例也可供其他语言的学术期刊借鉴。 相似文献
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[目的/意义]随着Web 2.0环境下社交网络的普及与开放获取运动的兴起,学者影响力表现为两个方面:学术影响力与社会影响力.目前反映学者社会影响力的评价指标已达20多种,故需要遴选合理的评价指标,避免强相关性的指标,最终构建客观、公正的学者影响力评价指标体系.[方法/过程]收集PlumX/Pitt工具中提供的指标和数据,采用Spearman方法尝试探究学者学术影响力指标(被引频次)与替代计量学中社会影响力指标之间的相关性以及各项社会影响力指标之间的相关性并进行分析.[结果/结论]要综合评价学者的影响力,应当引入社会影响力指标;从数据关联性角度,一些学者影响力的评价指标需要进行调整. 相似文献
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［目的/意义］Altmetrics通过API跟踪和分析学术文献的网络活动,根据影响力分值评价学术成果的影响力。然而,其评价学术影响力不考察读者态度极性,仅提供简单的公众关注度信息,不能直接体现学术成果的质量。为此研究altmetrics评价学术质量的可行性方案。［方法/过程］将情感分析与altmetrics相结合,并以新闻媒体、社交网站、文献数据库、学术论坛的提及、评论、引用、讨论指标为例,探讨altmetrics量化指标与情感分析相结合的理论框架。［结果/结论］构建基于情感分析的altmetrics加权综合运算模型,该模型虽有情感分析技术实现难度较大、计算过程复杂且缺乏实证研究的不足,但作为评价学术质量的一种尝试,值得探讨。 相似文献
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[目的/意义]探索中文学术期刊论文的引文模式及时间窗口的选择对引文模式的影响，建立引文模式的分析框架。[方法/过程]以2006-2008年出版的图书情报领域期刊论文作为研究对象，采用两步聚类法对单篇论文在7年内的绝对被引量与相对被引量进行聚类分析，研究论文主要特征因子与引文模式的相关性。[结果/结论]在绝对被引量视角下，期刊论文均表现为先上升后下降的经典引文模式；在相对下载量视角下，期刊论文共有6种引文模式，其中3种可以归纳为经典引文模式，另外3种分别为"类睡美人型"、正偏型和马拉松型。相对被引量视角下，首年被引量与总被引量呈现了中等甚至较强的相关性，并且平均被引量越高，相关性越强，绝对被引量视角下的结果正好相反。结果表明，期刊论文的初始被引量与总被引量的相关性高低主要取决于引文曲线的峰度而非总被引量的大小。 相似文献
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随着交叉科学研究在促进社会发展重大综合性问题解决方面的优势逐渐凸显,越来越多的国家对交叉科学研究给予高度的重视与支持,如何对交叉科学的研究成果进行有效的鉴定与评估也成为科技管理部门亟待解决的重要问题。本文在传统引文指标的基础上,引入PLoS官方平台的使用数据(html浏览、xml下载及pdf下载)作为补充,综合评价交叉科学研究成果的影响力情况。以2009-2013年发表在开源期刊PLoS Computational Biology的研究论文为例,研究结果表明:(1)学科交叉水平与论文影响力之间存在一定的正向关系,学科交叉水平高的论文,对应的使用数据与引用数据要明显高于学科交叉水平较低的论文;(2)论文的使用数据与引用数据相互促进,在引用数据达到峰值时,对应的使用数据也会随之出现一定的回升;(3)学科交叉程度对使用数据与引用数据之间的相关关系也有较为显著的影响。本文从使用数据和引用数据两个维度探索交叉科学研究成果的影响力,为当前交叉科学研究成果影响力的评价提供了新的借鉴与参考。 相似文献
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[目的/意义] 随着社交媒体和电子出版平台的兴起,利用期刊在Twitter上的关注度来评价期刊能够对传统的期刊评价方式进行补充,发现该指标与传统指标之间的相关性关系,并以期最终构建合理的期刊社交网络影响力评价指标。[方法/过程] 根据《期刊引用报告》(Journal Citation Reports,JCR)的社会科学版,选取国际图书情报学领域影响因子前30位的期刊作为该领域的国际顶级期刊。为了研究altmetrics指标与传统的基于引文的评价指标间的相关关系,利用Spearman非参数相关性分析对期刊Twitter提及频次与8个传统指标(总被引数、影响因子、5年期影响因子、即年指标、论文数、引文半衰期、特征因子和论文影响分值)之间的相关性进行分析。[结果/结论] 统计结果显示,JASIST、College & Research Libraries和Scientometrics是本领域中在Twitter上受关注度最高的期刊。期刊Twitter提及频次仅与期刊特征因子间存在中等的显著相关性,与其他指标间存在较弱的相关性。值得注意的是,相比其他期刊,在Twitter上设有官方账号的期刊明显得到更高的关注度。 相似文献
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单篇论文学术影响力评价指标构建 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的/意义] 基于评价指标设计原理,建立可扩展到多篇论文评价的单篇论文学术影响力评价指标体系,为多角度评价单篇论文学术影响力提供多种指标。[方法/过程] 兼顾施引文献的数量与质量,建立包含TVF、TVF（n）以及VF（t）等单篇论文影响力评价指标的指标体系,提出将TVF指标扩展到多篇论文影响力的分析方法。通过实证研究,计算TVF、TVF（3）与被引次数C及施引文献的h指数的皮尔森相关性,并与他人的评价结论对照印证。[结果/结论] 对TVF及TVF（n）等指标不同的用途进行了探讨：TVF是累计综合影响力,用于全面评价论文的影响力;TVF（n）可用于比较不同年份论文间的影响力,且可预测它们未来的TVF表现。TVF还可被扩展应用到多篇论文学术影响力的评价中。 相似文献