3种引文规范化指标RCR、CNCI和JNCI的相关性研究.pdf
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1、收稿日期:作者简介:郝若扬(),女,副研究员,研究方向:文献计量与科学评价。信息计量与科学评价 种引文规范化指标、和 的相关性研究郝若扬(中国社会科学评价研究院,北京)摘 要:目的 意义 引文规范化指标作为一种新兴的评价指标,考虑了多种因素对论文引用的影响,从而在学术成果评价方面展示了较为突出的优势。研究不同引文规范化指标的关联性对于学术论文评价具有重要的意义。方法 过程 本文选取 数据库中 年 种不同学科领域的论文作为研究样本,对这些论文的 种规范化指标(相对引用率、学科规范化引文影响力 和期刊规范化引文影响力)进行相关性分析,并对比分析了其中 个代表性学科领域的论文发表国家和研究机构的规范
2、化指标。结果 结论 研究结果表明,在这 种学科领域中,、和 指标两两之间呈现正相关;对于大多数学科领域,与 指标之间以及 与 指标之间相关程度均较高,而 与 指标之间的相关程度相对较低;在不同学科领域中,国家或研究机构所对应的 和 均值能够反映其在学科领域中的学术水平和学术影响力。本文的研究从一定程度上揭示了、和 指标在不同学科领域中评价论文学术影响力的差异和关联性。关键词:引文规范化评价指标;相对引用率;学科规范引文影响力;期刊规范引文影响力;论文影响力评价:中图分类号 文献标识码 文章编号 ():,(,):,(),()(),:;年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,近年来,伴随着科学技术的迅
3、猛发展,学科领域的划分越来越精细,不同学科之间的交叉、渗透和融合也越来越深入。在这样的大背景之下,如何对科研成果(特别是学术论文)进行科学、公正、客观地评价,已经成为文献计量领域面临的一个亟待解决的关键问题。特别是随着一些新兴的交叉学科领域的出现,如何对这些交叉领域的成果进行跨学科评价,也成为了文献计量领域的关键问题之一。早先的文献计量方法主要通过分析论文的被引频次及其所在期刊的影响因子等较为简单指标对论文的影响力进行评价,这在很大程度上导致了期刊影响因子等计量指标被错误使用或被异化的问题。此外,早先的文献计量指标由于没有充分考虑学科领域、文献类型、引用环境、文献出版时间等因素的影响,很难对不
4、同学科领域的论文(特别是跨学科领域的论文)进行客观、公正的评价,而且这些指标在对跨学科领域论文的影响力评价时展示出较大的局限性。为了解决以上问题,实现对不同学科领域论文的合理评价,文献计量研究人员提出了引文规范化指标,也被称为“相对指标”。这类指标充分考虑了学科领域、文献类型、引用环境、文献出版时间等对论文引用的影响,主要采用归一化算法对相关引文指标进行了规范化处理,使得不同学科领域、不同发表时间、不同文献类型的论文的引文指标具有一定的可比性。年,等提出了第一个相对计量指标(即相对引文率)来测度期刊论文的影响力。相对引文率被定义为平均引文率与平均影响因子的比值。年,荷兰莱顿大学 等基于所有论文
5、在指标计算中应具有相对权重(即规范化)的思想,提出了“平均规范化引文分数”(,)。指标被定义为每篇论文的被引频次除以其学科平均引文率所得比率的算术平均值。通过一系列实证分析,等发现,在期刊出版年份标准化的情况下,指标很大程度上会受到最近出版期刊和被引频次较高的单一文献的影响。年,进一步发展了 定义的学科领域“引用潜力”的概念,提出了单篇文献的“数据源归一化影响力指数”(,)。指标被定义为某期刊每篇论文的被引用次数与该期刊的被引用潜力的比率。指标反映了期刊的上下文对引用的影响,充分考虑了学科主题领域的特征,特别是引用成熟度和用于评估的数据库涵盖该领域文献的程度。指标基于引文规范化处理,使得不同学
6、科领域的期刊可以公平地进行比较,而不受到学科领域引文行为的影响。同样基于规范化的思想,近年来科睿唯安()在其开发的 平台上推出两个重要的规范化指标,即“学科规范引文影响力”(,)和“期刊规范引文影响力”(,)。指标被定义为论文的实际被引频次除以具有相同文献类型、出版年份和主题学科领域的论文的预期被引频次,而 指标被定义为论文的实际被引频次除以同一期刊中论文的平均被引频次。从这两指标的定义来看,指标是对论文所属学科领域进行规范化,可用于对比不同学科领域的论文影响力;而 指标对发表论文的期刊进行规范化,可用于对比同一期刊上不同论文的学术影响力。基于 和 指标的计算,可以在一定程度上消除不同学科领域
7、或不同期刊之间引文模式和引用行为的差异,使得不同学科领域或不同期刊之间的论文可以进行较为直接的比较。年,美国国立卫生研究院(,)在对论文共引网络()计算和分析的基础上,提出了一种新的规范化指标,被称为“相对引用率”(,)。指标被定义为论文的实际引用频次除以基于共引网络分析获得的期望引用次数。指标是以 的 项目资助的论文为基准,其中 项目为“”,它代表了 的原始资助项目,主要鼓励跨学科和多学科研究。指标是基于论文共引网络来确定论文所属的学科领域,而不是基于论文发表的期刊所属学科进行归一化的,因此,指标相对于早先的规范化指标具有较为突出的创新性,同时其算法也得到了显著的改进。为了计算论文的 指标,
8、开发了一个 应用程序,即。该程序可以根据相关的算法为具有 的论文计算 指标。关于 指 年 月第 卷第 期 种引文规范化指标、和 的相关性研究,标的优点和具体计算方法将在下一小节进行介绍。上述介绍的指标(包括、)都是基于引文规范化思想设计的评价指标。相对于早先基于绝对引文数据进行计量的指标而言,引文规范化指标考虑了学科领域、出版时间、文献类型等因素对指标的影响,并采用特定算法对论文的引文数据在学科领域和发表时间内进行了归一化处理,因此,这些引文规范化指标在对跨学科领域的论文影响力评价方面体现出了极大的优越性。一些引文规范化指标已经被出版商、科研资助机构、学术研究机构等应用到学术成果评价和研究绩效
9、考核中。近些年,由于引文规范化指标充分考虑了学科领域和文献类型对引文的影响,具有一定的先进性,所以规范化指标得到了较多的关注和研究。特别是 指标由于其具有独特的创新性和改进的算法,得到了国内外研究人员的关注。等计算并分析了 获奖者在 年发表的 篇论文的 指标发现,这些论文具有较高的 值,与学科领域专家对这些论文的评价相一致。同时,等将 指标与其他规范化指标(包括、等)进行了对比研究,研究结果表明,指标是基于论文共引网络进行学科分类的,不同于早先的规范化指标是基于期刊的学科属性或预设的分类进行学科分类的。因此,早先的规范化指标通常是一种先验定义学科分类,而 指标是一种后验定义学科分类的方法。这是
10、 指标与早先规范化指标最根本的区别之一。等研究了 数据库中 篇关于生物医学论文的 指标及与其对应的 指标、分数之间的相关性,结果表明,这些论文的 指标与 指标具有较高的相关性(相关系数达到 ),且与 分数相关性较低(相关系数仅有 )。陈斯斯等在 数据库中选取了 年 个 学科期刊文献、种交叉学科期刊文献和 的 个不同学科领域中被引频次最高的单学科期刊文献,分别计算这些文献的 与 数值,并进行了相关性检验。结果表明,对于不同学科期刊文献、交叉学科文献及单学科期刊文献,指标与 指标均展示了显著的正相关性,交叉学科文献的相关系数低于单学科文献。陈斯斯等利用 指标与 指标对 年 期刊所发表论文的学术影响
11、力进行了定量评价发现,指标与 指标具有一定的相关性,但是 指标对于非生物医学领域论文的学术影响力评价具有一定的局限性。宋丽萍等选取了 和 数据库中的 篇细胞生物学论文和 篇生物技术论文,对这些论文的 指标与被引频次进行了相关性分析和研究,结果表明 指标与被引频次呈现高度正相关,并且 在跨学科比较方面具有一定的优越性,可以代偿执行引用统计的信息过滤与学术影响力归誉的功能。陈斯斯等还选取干细胞领域的学术论文作为研究样本,对这些论文的 指标、数据库的 指标()和 分数进行了相关性分析和研究。研究结果表明,指标与 指标具有较强的相关性,而 指标与 分数之间相关性较低。由于引文规范化指标采用了归一化算法
12、,其计算方法和计算过程相比早先常用的引文指标(如被引频次等)复杂很多,导致规范化指标的推广过程相对缓慢,加之引文规范化指标(如、和 指标等)大都是近年来提出的新颖的引文指标。从目前的研究现状来看,国内外学者对于规范化指标(特别是 指标)的研究处于初期阶段,因此关于 指标的研究相对较少。目前已有的研究主要采用实证分析的方法,研究某单一科学领域中论文的 指标与其他规范化指标(包括、等指标)或早先传统引文指标之间的相关性。值得注意的是,论文的学科领域主要局限在生物学和医学领域,对于非生物学和医学领域的论文并没有进行较为深入的研究。这可能与 指标早期主要是起源于 平台中的生物类和医学类论文有关。近年来
13、,随着学科交叉的不断发展,平台中也囊括了部分非生物学、医学领域的论文,使得 指标可以推广到生物学、医学领域以外的领域。因此,本文将选取 年在 数据库中的 种不同学科领域内的论文作为研究样本,对这 种科学领域(包括多个自然 年 月第 卷第 期现 代 情 报 ,科学和社会科学领域)论文的 指标、指标和 指标进行相关性分析,并选取 个具有代表性的学科领域中的论文进行深入分析,计算并分析论文发表国家和研究机构的平均 指标和 指标。通过这些研究,揭示不同学科领域 指标、指标和 指标评价论文学术影响力的差异和关联性,为深入理解引文规范化评价指标、建立科学评价体系提供一定的指导。种引文规范化评价指标的对比
14、相对引用率()通过分析不同学科领域论文的共引网络,计算论文引文率(,)与预期引文率(,),然后将这两者(与)相除即可获得论文的 指标。其中,论文的 代表论文的年平均被引频次,而 的计算过程则较为复杂,其大致流程为:首先将目标论文共引网络中每一篇论文的期刊引文率(,)的年平均值作为该篇论文的领域引文率(,),然后选取 的 项目资助的论文为基准,调整 与 的比值,通过 与 线性拟合,计算其回归系数即可获得。在 的计算过程中,生成论文的共引网络是非常重要的环节。图 展示了一篇论文的引用网络示意图。图中红色点代表了目标论文,橙色点代表了引用目标论文的相关文献,绿色点则代表橙色点所引用的相关文献,紫色点
15、代表了目标论文所引用的相关文献。在图 中,橙色点所代表的论文集合构成了目标论文的引文网络,绿色点所代表的论文集合构成了目标论文的共引网络,紫色点所代表的论文集合构成了目标论文的被引用网络。指标的计算主要是基于对论文的共引网络分析而获得的。随着论文出版年限的增长,论文的引用次数会逐渐增多,使得论文的共引用网络发生动态的变化,进而使得论文的 数值同时也发生变化。在 建立 平台的早期,平台中数据主要是关于医学、生物学等领域的论文,因此,早期 指标仅适用于医学、生物学等领域的论文评价。近年来,随着 平台囊括了更多学科领域的论文数据,使得 指标逐渐拓展到其他学科领域,特别是交叉学科领域。注:绿色点所代表
16、的论文集合构成了目标论文(红色点)的共引网络。图 一篇论文的引用网络示意图 学科规范化引文影响力()指标是通过将论文的被引频次除以同出版年、同学科领域、同文献类型论文的平均被引频次而获得的。与 指标不同,指标主要是基于期刊的学科分类体系对论文进行分类和统计分析。科睿唯安根据期刊的学科分类对期刊发表的所有论文进行学科分类。当一篇论文被划归到单个学科领域时,其 指标的计算公式如式()所示:()当一篇论文被划归到多个学科领域时,其 指标的计算公式如式()所示:()()上述两个公式中,为被引频次,为论文被划归的学科领域数,为每个出版年、学科、文献类型的篇均被引频次的基准值,其计算公式如式()所示:()
17、其中,代表学科领域,代表出版年,代表文献类型,为划归的该学科领域的论文数量。根据 的计算公式,不难看出 指标是一种基于期刊级别的先验定义学科分类的相对指标。自从科睿唯安提出 指标以来,由于其消除了出版年、学科领域和文献类型对论文被引频次的影响,可以对不同出版年、学科、文献类型的论文的影响力进行较好的评价,因此 指标得到较为广泛的认可。但是,在使用 指标时,科睿唯安指出了 点需要注意的事项:当待评价的样本量较 年 月第 卷第 期 种引文规范化指标、和 的相关性研究,小时,一篇高被引论文的被引频次将会对 的数值带来较为显著的影响;指标是一种基于平均值的度量,因此,即使待评价的样本量足够大,少数高被
18、引论文也可能对 的数值产生较大的影响;由于论文出版当年的基准值通常很低,因此,出版当年的 数值可能高于预期的波动。期刊规范化引文影响力()指标与 指标较为类似,其主要区别在于 指标是基于学科领域进行规范化,而 指标是基于论文所发表的期刊进行规范化。指标被定义为论文的实际被引频次与该发表期刊同出版年、同文献类型论文的平均被引频次的比值。对于出版社或期刊编辑部来说,指标是一种重要的评估工具,可以帮助他们判断所发表的论文对学术界的影响力水平,揭示那些超越平均水平并显著提高了期刊被引频次的研究工作。表 展示了科睿唯安提供的 和 指标在作者层面的一个应用示例。科研工作者 和 的总论文数量和总被引频次都非
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