首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
[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   

2.
作为衡量新型影响力的计量方法,Altmetrics的出现引起了科技评价领域的广泛讨论。研究影响高Altmetrics指标论文的特征因素及其演变情况,可为合理使用Altmetrics指标提供借鉴,为发展和完善Altmetrics计量方法提供参考。因此,本文选取Altmetric Top 100论文作为研究样本,对比分析2013-2018年6年的高Altmetrics指标论文的时间分布、期刊分布、研究领域分布以及多源指标贡献度的演变情况。研究结果表明,高Altmetrics指标论文的网络关注度大体上逐年上升,并主要发表在Nature、Science、PNAS等10种高影响力期刊上,分布于医学健康科学、生物科学等8个研究领域。在多项Altmetrics指标中,News、Blogs以及Twitter表现出显著优势。  相似文献   

3.
本文对新近提出的学术迹和影响矩指标应用于单篇论著的评价效果进行比较研究,以JASIST 2005—2014年间发表的25篇高被引论文和ASTROPHYSICAL JOURNAL 2011—2014年间发表的24篇高被引论文为两个样本集,研究学术迹和影响矩相对于总被引数和h指数等学术评价指标的异同,发现各指标排序既具有一定相关性,也呈现出一定独立性,说明这些指标均有独立存在价值,而学术迹和影响矩能提供更全面的测度信息。图3。表6。参考文献25。附录2。  相似文献   

4.
高品质论文被引数据及其对学术评价的启示   总被引:8,自引:3,他引:5       下载免费PDF全文
针对学术品质与学术影响的关系,以20世纪Nature上发表的内容获得过诺贝尔奖的13篇代表性论文作为高品质论文小样本,用IsI-ESI中有关学科最高被引论文数据作为定量参照,发现高品质论文不是最高被引论文,但都高于学科平均被引;而最高被引论文的品质不能肯定最优,但一般具有广泛影响.建议以双向匿名同行评议判断学术品质,以计量分析判断学术影响,综合学术品质和学术影响合成学术评价.表2.参考文献6.  相似文献   

5.
文章提取图书情报学领域高被引论文,通过Mann-Whitney U检验分析其在开放获取方式下对Altmetrics指标的影响;使用因子分析、相关分析来了解高被引论文或高读者数论文对社交媒体表现出的敏感性,了解10个子主题在Altmetrics指标敏感性方面的差异;选择对Altmetrics指标高度敏感性的论文,并对它们与主题的关系进行对应分析。这一研究将有助于了解学术届的研究主题与公众关注主题的差异,从而对传统计量指标下表现并不突出而Altmetrics指标表现显著的论文进行评估,并以其为补充,重新评估学术界以外被广泛关注的论文的价值。  相似文献   

6.
睡美人与王子文献的识别方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 研究睡美人与王子文献的识别方法。分析唤醒机制,为未来在学术交流体系中发现"王子"作者,发掘、唤醒低被引和零被引文献的潜在价值提供理论依据。[方法/过程] 采用被引速率指标和睡美人指数两种客观指标识别1970-2005年临床医学四大名刊上发表的睡美人文献;基于以下4个原则寻找唤醒睡美人的王子文献:①发表于被引突增的附近年份;②本身被引次数较高;③与睡美人文献的同被引次数高;④在年度被引次数曲线上,王子文献对睡美人文献的"牵引或拉动"作用非常显著,即至少在睡美人文献引用突增的附近年份,王子文献的年度被引次数应高于睡美人文献。[结果/结论] 由于考虑了全部引文窗的引文曲线,被引速率指标能够识别出那些被引生命周期长、至今仍持续不断高频被引的论文;睡美人指数能够快速识别出睡美人文献,但却无法反映年度被引次数达到峰值之后的引文曲线;将被引速率+发表最初5年年均被引次数两个指标结合起来能够更好地识别睡美人文献。分析发现,综述、指南、著作等"共识型"的文献对于引发那些提出了新思想但尚未被认可的睡美人文献的被引突增起到了关键作用。建议事后识别睡美人文献可采用客观指标与主观界定相结合的方法,事前预测睡美人文献要注意追踪其是否被"共识性"文献推荐和引用,学术评价要特别关注被引速率低的论文。  相似文献   

7.
[目的/意义]从主题视角对环境科学领域的零被引论文进行分析,对比零被引论文与高被引论文在文章内容、外在指标方面的不同,揭示零被引论文存在的原因。[方法/过程]首先,对来自Web of Science数据库的国内环境科学领域的260篇高被引论文、907篇零被引论文的摘要进行PLDA主题识别,然后通过主题相似度计算发现主题间的关联,以主题热度作为内部指标,发文时间、发文期刊作为外部评价指标,最后,把论文主题内容与外部指标结合进行零被引与高被引论文之间的相同主题、不同主题对比分析。[结果/结论]在研究主题相同情况下,期刊的影响因子大小是影响零被引论文的主要因素;在主题不同的情况下,论文研究的主题内容是导致零被引论文的主要原因。  相似文献   

8.
基于AHP的师范高校图书馆科研能力多指标综合评价研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以师范高校图书馆作为研究对象,以"中国引文数据库"作为引文分析工具,应用h指数、论文总数、总被引次数、篇均被引次数、论文被引率等计量指标,并结合层次分析法,在测定单项指标的基础上计算综合指数,反映师范高校图书馆的综合评价结果和整体影响力,并对综合指数及影响原因进行分析。  相似文献   

9.
以中国医学科学院73位从事临床科研的博士生导师为样本,分析不同学术年龄组在各学术影响力指标上的表现差异,并采用方差分析和相关性分析辅助优选指标。得到的优选指标包括发文量、总被引次数、篇均被引次数、h指数、A指数、g指数和累计影响因子,其中与“平均量”相关的篇均被引次数、A指数更适合于评价中国高水平学者的学术表现;而m熵指数不太适合于评价中国学者的国际影响力;中国科研人员的评价应该注意学术年龄这一因素。  相似文献   

10.
[目的/意义]借助引文分析与其他文献计量学研究方法对特定领域的"研究前沿"进行分析,是目前情报学研究的重要课题。但是中文"研究前沿"实际对应于Research Front与Research Frontier两个具有不同内涵的英文术语,厘清这两个术语关系有助于学者改进并正确应用"研究前沿"分析方法。[方法/过程]在分析Research Frontier与Research Front两个概念交集关系模型的基础上,以Scientometrics和JASIST两种期刊为样本,检验了常见Research Front引文分析指标的可靠性。[结果/结论]实证研究结果显示,尽管高被引论文比零被引在引文的新颖性、热点性、耦合关联性上具有相对显著的优势,但这些特征指标并不能高效地映射潜在的高被引论文。因此,Research Front与Research Frontier是具有显著差异的不同概念,学者们应该对这两组概念进行更为深入的讨论。  相似文献   

11.
PurposeThis paper aims to examine whether Altmetric data can be used as an indicator for identifying predatory journals.Design/methodology/approachThis is an applied study which uses citation and Altmetrics methods. The study selected 21 predatory journals from the Beall's list and Kscien's list, as well as 18 non-predatory open access journals from the DOAJ's list, in the field of Library and Information Science. The Altmetric score for articles published in these journals was obtained from the Altmetric Explorer, a service provided by Altmetric.com. Web of Science was used to search for citation data of articles published in these journals.FindingsThe predatory journals almost have no presence in social media, with poor Altmetric score. In contrast, non-predatory open access journals have a high presence rate and Altmetric score. There is a significant positive correlation between the number of articles cited and the number of articles having Altmetric score among non-predatory open-access journals, but not among predatory journals. Poor Altmetric score may be viewed as a potential characteristic of predatory journals, but other indicators would also need to be considered to determine whether a journal is predatory.Originality/valueDistinct from the traditional research methods, this study combined citation analysis and Altmetrics analysis. By comparing the characteristics of predatory journals and non-predatory open access journals, the findings contribute to the identification of predatory journals.  相似文献   

12.
Altmetrics from Altmetric.com are widely used by publishers and researchers to give earlier evidence of attention than citation counts. This article assesses whether Altmetric.com scores are reliable early indicators of likely future impact and whether they may also reflect non-scholarly impacts. A preliminary factor analysis suggests that the main altmetric indicator of scholarly impact is Mendeley reader counts, with weaker news, informational and social network discussion/promotion dimensions in some fields. Based on a regression analysis of Altmetric.com data from November 2015 and Scopus citation counts from October 2017 for articles in 30 narrow fields, only Mendeley reader counts are consistent predictors of future citation impact. Most other Altmetric.com scores can help predict future impact in some fields. Overall, the results confirm that early Altmetric.com scores can predict later citation counts, although less well than journal impact factors, and the optimal strategy is to consider both Altmetric.com scores and journal impact factors. Altmetric.com scores can also reflect dimensions of non-scholarly impact in some fields.  相似文献   

13.
[目的/意义] 研究Altmetrics热点论文的传播特性,阐释学术内容的学术影响力和社会影响力。[方法/过程] 以www.altmetric.com热点论文的数据为基础,双向分析热点论文的Altmetrics分值与Web of Science被引次数的相关性,并讨论其传播渠道的多样性、传播主体的分布以及学术内容在社交媒体的传播影响。[结果/结论] 学科的差异影响Altmetrics与传统引文分析的相关性。公众为学术内容社交传播的主体,科学家利用社交媒体推广学术内容的比例呈逐年增长趋势。热点论文在Twitter上的传播一般在10-30d达到峰值,影响其传播的因素主要包括:学术传播内容的显著性和新奇性、学术传播的内需、开放获取、学术内容的营销途径等。虽然Altmetrics有速度和广度的优势,但也存在理论方法缺失、认知程度不高、数据质量较低、商业驱动浓厚、容易博弈等缺点。  相似文献   

14.
丁佐奇 《编辑学报》2018,30(6):610-612
利用各种社交网络平台,进行科学论文的获取、分享与传播已成为当前学术交流的重要形式,为此研究社交网络对科技期刊国际传播的影响。利用Elsevier数据库整合的替代计量学指标PlumX,分析PlumX与论文被引频次的关系及其学术特征。基于《中国天然药物》单刊及药理学/毒理学学科分析,均发现高被引论文的PlumX评分显著高于低被引论文,且学科高被引论文的被引频次和PlumX评分呈正相关,此外,高质量的综述和国际论文更易获得社交网络关注。研究结果发现PlumX指标能够对单篇论文的学术影响力进行快速评价,非国际权威期刊中的热点论文也可能获得较高关注,指出英文科技期刊应重视约组社交网络平台发达和应用广泛的相关主流国家优秀稿件,合理利用社交网络平台有助于获得较高的PlumX评分,进而提升发展中国家科学家的话语权。  相似文献   

15.
[目的/意义] 探讨开放同行评议(OPR)对期刊论文的引文及社会关注度的影响。[方法/过程] 采用描述性统计及配对样本非参数检验方法,比较OPR与非OPR期刊在期刊年龄、SCI年龄、国别、出版周期、开放存取、评审透明度级别、论文引文及社会关注度指标上的差异,探索期刊一般特征对OPR期刊论文引文及社会关注度指标的影响,检验OPR期刊论文引文与社会关注度指标间的相关关系。[结果/结论] OPR期刊论文有显著的引文与社会关注度优势。国别对引文指标有显著影响,出版周期对引文及社会关注度均有显著影响。OPR期刊论文的引文指标与社会关注度指标显著正相关。  相似文献   

16.
[目的/意义]通过分析某个学科领域中Altmetrics指标的特征,为该领域文献影响力评价提供更加科学合理的指标体系。[方法/过程]定位于图书情报领域,选取Scopus、Altmetric.com进行文献被引频次及Altmetrics指标值的采集,对数据进行统计分析、聚类分析和内容分析。[结果/结论]在众多Altmetrics指标中,Mendeley和Twitter更适合于对图书情报领域文献的影响力做出评价;Mendeley和Twitter中文献的使用群体、文献主题、内容和期刊分布都存在明显的差异性;Twitter适合对文献的社会影响力做出判断,Mendeley更适用于文献的学术影响力评价;不同工具的流行程度存在地域差异,利用Altmetrics指标时应考虑该指标对文献影响力的评价是否存在地域缺失。  相似文献   

17.
The research community is continually trying to find the quickest method for evaluating the quality of a scholarly article. Today’s technological advancements and growing communication outlets complicate the meaning of a quality article. Altmetrics attempts to take the place of impact factor and citation counting by predicting the outcome of an article based on the previous behavior of statistics. Perhaps, the best way to evaluate the quality of an article is to look at all of the Altmetrics methods and their relationship to each other. Context explains every Altmetric and is more significant than an article’s popularity. Librarians should guide patrons and researchers alike through these statistics’ advantages and disadvantages.  相似文献   

18.
[目的/意义] 探讨Altmetrics指标对学术图书影响力进行评价的有效性,为学术图书评价工作提出合理建议。[方法/过程] 获取Twitter提及量、Mendeley阅读量、在线书评数量以及馆藏量指标数据,对数据集的覆盖率、分位数等统计量分析后,将被引频数与Altmetrics指标进行了指标间相关系数检验,再对高Altmetrics指标值的学术图书进行年份分布、学科差异及图书主题等实证分析,探究各指标在学术图书影响力评价中的应用。[结果/结论] 传统计量指标被引频数与Altmetrics指标之间的相关性较低,说明Altmetrics可以作为学术图书评价的一个新视角,不同Altmetrics指标反映了学术图书影响力的不同维度。未来的学术图书影响力评价建议结合学术图书的年份、学科等特征,将传统的引文与Altmetrics指标相结合,探索更全面有效的评价机制。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号