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相似文献
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1.
规范科技论文编排抵制学术不端行为   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
韩国秀 《编辑学报》2010,22(5):420-421
分析题名拟定、基金资助项目引用、实验材料与仪器标注、参考文献著录等4个方面的不规范问题,揭示这些不规范可能滋长一稿多投、滥引基金资助项目、编造数据、抄袭、剽窃等学术不端行为.论述如何进一步加强这4个方面的规范,以及利用这些规范抵制学术不端行为的作用和措施.  相似文献   

2.
由于目前期刊评价指标和评价体系的不完善,加之在利益的驱使下,作者、编辑部和审者中出现了各种复杂的引用动机,导致不正当学术引用行为越来越泛滥.本文根据引用行为发出者的引用动机,将不正当学术引用行为分为:来自作者非学术动机的不正当学术引用行为和来自期刊操控的不正当引用行为,并辅以实例,浅谈编辑识别不正当学术引用行为的方法.  相似文献   

3.
本文从作者自引和期刊自引、利益相关者之间互引、依靠学术职权或地位强求他人引用等方面阐述了与追名逐利相关的论文引用失范的主要表现形式,并分析了缘于名利驱动的引用失范的原因,进而从淡化引用指标在研究评价和期刊评价中的作用、加强宣传引导以提高论文作者规范引用的意识、建立并严格执行引用不端行为的惩处机制等方面提出了论文引用失范行为防范建议和对策。  相似文献   

4.
综述近十年(2000-2009年)国内学者研究学术不端行为的相关观点,以期对国内学术不端行为的研究现状进行内容盘点和观点梳理。主要从概念界定、表现形式描述、危害及影响分析、原因分析、防范措施分析5方面归纳整理国内学者针对学术不端行为的研究内容,并结合已有研究提出对后继研究的建议。  相似文献   

5.
学术不端行为是当前学术界一种十分恶劣的现象,在不良社会风气的影响下,学术不端行为近年来有泛滥的趋势,随着科学技术的进步及净化学术环境的需要,不端文献检测系统应运而生。文章从当前学术不端行为泛滥的原因入手,对不端文献检测系统在实践应用中的功能做了详细解读,并分析了该系统的局限性,最后提出了一些合理利用该系统的建议。  相似文献   

6.
AMLC检测医学论文的特点及期刊的应用对策   总被引:3,自引:1,他引:2  
学术不端文献检测系统(AMLC)的成功开发和免费推广,为学术期刊抵制学术期刊中的学术不端行为提供了锐利的武器;但在多种学术不端行为中,AMLC仅能检测一稿多投(或多发)、重复或抄袭、不正当署名等.本文检测了178篇来稿和2期共55篇已发表论文,发现约有40%的医学论文存在或多或少的文字重复现象,其中重复文字比>30%者达16.7%.分析发现,医学论文"方法"和"讨论"部分重复文字较多、AMLC对数字和符号不敏感等,也发现了一些较易重复的论文或项目.提出了AMLC的一些改良建议和期刊编辑部在使用过程中的一些对策.  相似文献   

7.
认为部分期刊为了追求被引排名,开始操纵期刊的引用。这样的行为影响了期刊引文数据的质量以及利用引文开展的科学研究的可靠性。提出引文年代集中度、自引率、被引密度和引用密度4个引文指标用于识别期刊是否存在操纵引用的行为,并采用数据挖掘中的K-means聚类方法检验指标的有效性,实验结果显示这些指标都达到了较好的识别效果。  相似文献   

8.
朱银周 《编辑学报》2015,27(3):249-251
由于多种原因,学术不端行为检测软件存在自身的不足,只能作为纯文字复制检测工具,对纯文字复制行为做出分析界定,不能从根本上遏制所有学术不端行为.与学术期刊相关的主体人员不能过度依赖学术不端行为检测软件,还应通过多种人工方式判别深度的学术不端行为,才能最大限度杜绝学术不端行为的隐式泛滥.深度学术不端行为已成为近来的一种发展趋势,应该成为预防的重点.  相似文献   

9.
参考文献在科学研究和学术传承中具有非常重要的作用。参考文献的引用和标注,有相关国家标准和规范,但是在撰写学术论著时,很多作者忽视了参考文献的规范引用,从而削弱了论著的学术价值。文章指出参考文献引用存在的问题,并探讨了避免文献引用隐形错误的方法。  相似文献   

10.
郑洁  张苹  吕赛英  游滨  王维朗 《编辑学报》2012,24(2):128-130
利用AMLC对《重庆大学学报》自2010年6月至2011年5月收到的163篇环境类论文进行检测,发现文字重复率≥5%的稿件有52篇,文字相似比集中在5%~40%。逐篇分析发现:有29篇存在学术不端行为,主要表现为引而不注和拆分论文;文字相似比较高部分通常为引言和结果分析与讨论,而环境工程应用案例因其特殊性而被抄袭的概率较小。指出AMLC检测的局限及特点,并有针对性地给出了编辑可采取的对策。  相似文献   

11.
This study provides a conceptual overview of the literature dealing with the process of citing documents (focusing on the literature from the recent decade). It presents theories, which have been proposed for explaining the citation process, and studies having empirically analyzed this process. The overview is referred to as conceptual, because it is structured based on core elements in the citation process: the context of the cited document, processes from selection to citation of documents, and the context of the citing document. The core elements are presented in a schematic representation. The overview can be used to find answers on basic questions about the practice of citing documents. Besides understanding of the process of citing, it delivers basic information for the proper application of citations in research evaluation.  相似文献   

12.
[目的/意义]施引文献与被引文献往往存在着某种相似性,揭示这种现象背后的形成机制有助于深入理解引文的本质。[方法/过程]采用指数随机图模型,以图书馆与情报学领域为对象开展实证分析,旨在揭示文献相似性对引用关系的影响机制。[结果/结论]实证研究发现:在网络结构、机构、期刊层面存在显著的引用文献相似倾向。具体地,引用关系更倾向于嵌入三角传递结构;来源于相同机构和期刊的文献之间更容易产生引用关系;来源于学科优势地位国家的文献之间更容易产生引用。实证结果充分说明社会接近性是引用行为的重要形成机制,反映了引用偏好的社会属性。  相似文献   

13.
为揭示不同领域历史研究对档案的利用需求差异,分析不同类型档案对历史研究的支持力度,本文基于《历史研究》期刊2013—2017年发表的史学论文中的档案引用记录,采用引文分析法,从施引文献和被引档案分析角度探讨了我国历史学者利用档案的主题、年代、类型、载体、地区和机构分布等特征,并基于此从档案文献编纂、档案全文数据库建设和平衡档案利用需求等方面为档案机构面向历史学者开展馆藏建设与利用服务提供对策。  相似文献   

14.
[目的/意义] 概率主题模型算法在不断得到改进与扩展,本文对国内外已有的利用引文构建的主题模型进行研究,分析和对比不同模型的生成过程与算法,并探讨利用引文构建的主题模型在科技文本分析中的应用与可扩展的研究方向。[方法/过程] 通过Web of Science数据库和CNKI数据库获取国内外利用引文构建主题模型的相关文献,经人工判读后筛选出具有代表性的文献,对这些文献中利用引文构建的主题模型,从建模思想、生成过程、参数估计与推断算法等方面进行对比与分析。[结果/结论] 目前国内外利用引文构建的主题模型主要包括研究主题与引文分布的主题模型、研究被引与施引主题间关系的主题模型,以及基于引用内容的引用主题模型;主题模型中引入引文信息后,能够获得更完整的主题内容和特定主题下的重要文献,并可识别施引文献和被引文献之间主题间的关系及影响;已有的模型多集中在概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)和潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型基础上进行扩展。未来可扩展研究引入引用内容的主题模型、模型的性能优化和评价方法、模型的应用研究等。  相似文献   

15.
我国学术期刊中对网络资源的引用和著录还存在很多问题。文章认为应对网络资源的引用内容作出限定,并提出了网络引文的引用原则,利用文献注对那些不适合作为引文的网络资源进行补充著录或说明。通过对2005年新版国家标准的分析和国外著名文体规范的对比研究,归纳总结新规则的优劣,提出了改善我国网络引文著录现状及加强我国网络资源引用规范的建议。  相似文献   

16.
Document clustering of scientific texts using citation contexts   总被引:3,自引:0,他引:3  
Document clustering has many important applications in the area of data mining and information retrieval. Many existing document clustering techniques use the “bag-of-words” model to represent the content of a document. However, this representation is only effective for grouping related documents when these documents share a large proportion of lexically equivalent terms. In other words, instances of synonymy between related documents are ignored, which can reduce the effectiveness of applications using a standard full-text document representation. To address this problem, we present a new approach for clustering scientific documents, based on the utilization of citation contexts. A citation context is essentially the text surrounding the reference markers used to refer to other scientific works. We hypothesize that citation contexts will provide relevant synonymous and related vocabulary which will help increase the effectiveness of the bag-of-words representation. In this paper, we investigate the power of these citation-specific word features, and compare them with the original document’s textual representation in a document clustering task on two collections of labeled scientific journal papers from two distinct domains: High Energy Physics and Genomics. We also compare these text-based clustering techniques with a link-based clustering algorithm which determines the similarity between documents based on the number of co-citations, that is in-links represented by citing documents and out-links represented by cited documents. Our experimental results indicate that the use of citation contexts, when combined with the vocabulary in the full-text of the document, is a promising alternative means of capturing critical topics covered by journal articles. More specifically, this document representation strategy when used by the clustering algorithm investigated in this paper, outperforms both the full-text clustering approach and the link-based clustering technique on both scientific journal datasets.  相似文献   

17.
传统引文分析方法中,文献间的相互关系通常由引用关系决定,也就是说,如果文献A引用文献B,则证明B对A有一定的贡献,然而具体的贡献值与引用原因却很难进行界定。采用主题模型的方法,将原著、引文、被引文献看作是主题模型上的概率分布,通过全文抽取的方法,对引用的原因以及引文贡献值进行分析。首先介绍研究背景与研究意义,并对基本概念进行阐述;然后介绍引文抽取方法、 利用Labeled-LDA模型建立主题模型方法等;最后通过实验部分建立基于不同主题的文献引用网络图,并利用工具使其可视化表示。  相似文献   

18.
期刊学术影响力、期刊对稿件的录用标准和期刊载文的学术影响力三者之间存在同向加强的机制,来自较高影响力期刊的引用具有较高的评价意义。作者的择刊引用和择刊发表使得较低学术影响力的期刊较少被较高影响力期刊引用。因而,可以通过同时考察构成期刊引证形象的施引期刊的学术影响力及其施引频次来评价被引期刊的学术影响力。以综合性期刊Nature和Science 2010年的引证形象为例,将期刊影响因子作为学术影响力的初评结果,提出了以施引频次对施引期刊影响因子加权的计算方法,以期通过量化的引证形象实现对期刊的评价。  相似文献   

19.
Despite citation counts from Google Scholar (GS), Web of Science (WoS), and Scopus being widely consulted by researchers and sometimes used in research evaluations, there is no recent or systematic evidence about the differences between them. In response, this paper investigates 2,448,055 citations to 2299 English-language highly-cited documents from 252 GS subject categories published in 2006, comparing GS, the WoS Core Collection, and Scopus. GS consistently found the largest percentage of citations across all areas (93%–96%), far ahead of Scopus (35%–77%) and WoS (27%–73%). GS found nearly all the WoS (95%) and Scopus (92%) citations. Most citations found only by GS were from non-journal sources (48%–65%), including theses, books, conference papers, and unpublished materials. Many were non-English (19%–38%), and they tended to be much less cited than citing sources that were also in Scopus or WoS. Despite the many unique GS citing sources, Spearman correlations between citation counts in GS and WoS or Scopus are high (0.78-0.99). They are lower in the Humanities, and lower between GS and WoS than between GS and Scopus. The results suggest that in all areas GS citation data is essentially a superset of WoS and Scopus, with substantial extra coverage.  相似文献   

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