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针对当前期刊评价研究与实践中存在的定性与定量融合不足的问题,本研究将学科/领域同行对一流期刊的共识作为评价出发点,借助TrustRank算法,提出了融合同行评议共识与文献计量方法的期刊权威性因子JAF (journal authoritativeness factor),并进一步整合JAF与JIF (journal impact factor)提出了融合指标JAII (journal authoritativeness and impact index),用于进行期刊双维度评价。为验证JAF与JAII的有效性,本研究选取FMS (Federation of Management Societies of China)管理科学领域推荐的期刊作为评价对象,采用CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)数据库2000—2018年的引文数据进行实证分析。结果表明,JAF对引文时间窗口具有稳健性;与两种基线指标相比,JAF与FMS的结果更加一致;JAF与JIF的融合指标JAII与FMS的相关性高达0.716。 相似文献
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为了探索学术论文跨学科性对其创新程度的影响,本研究采用参考文献多样性指数量化前者,通过能有效区分突破性与渐进性创新的D指数量化后者。据此,本研究采集了Web of Science (WoS)收录的神经科学领域发表于1975—2011年的498162篇研究型论文,主要采用了Logistic回归分析方法,并在分析过程中控制了跨学科团队属性与学术文献计量属性对结果的干扰。研究发现,在神经科学领域,论文的跨学科性对其突破性创新具有较强的积极影响;参与跨学科合作的机构越多,越有利于产出突破性论文,但团队规模越大、涉及的国家越多,更有可能产出渐进性创新成果;未受到基金资助的论文却具有更高水平的突破性。 相似文献
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