科学评价视角下F1000、Mendeley与传统文献计量指标的比较

为了探讨同行评议、影响计量学以及传统文献计量指标在科学评价中的有效性,本文选取F1000、Mendeley以及Web of Science、Google Scholar数据库,采用SPSS 19.0软件,将心理学与生态学的1,033篇论文的同行评议结果即F1000因子、Mendeley阅读统计、期刊影响因子,以及Web of Science、Google Scholar数据库中被引频次进行相关分析。结果表明:同行评议结果、传统引文分析指标以及以Mendeley为代表的影响计量指标具有低度正相关性,这意味着上述指标在科学评价中审视视角的不同以及数字时代科学评价的多维构成;心理学筛选数据中F1000因子与期刊影响因子相关度几近为0,这一结论进一步证实了期刊影响因子与单篇论文影响力的严重背离;生态学与心理学指标相关分析结果的不同折射出科学评价中自然科学、社会科学的差异。

医学F1000因子与影响因子的比较研究

介绍了医学F1000因子的概念和计算公式,选取医学F1000网站部分文献,通过其F1000因子与其所在期刊影响因子的比较,发现医学F1000与影响因子在评价对象、评价方法、组织文献方法等方面的不同,建议在评价文献质量时应综合应用这两项指标。

拓展PubMed教学内容

通过介绍GoPubMed、h指数和F1000因子,拓展文献检索课的教学内容,提高文献资源的利用效率。

F1000与传统文献计量学指标的相关性研究

【目的】分析F1000与传统文献计量学指标(总被引频次、期刊影响因子)评价文献的相关性。【方法】以医学信息学和糖尿病为主题,检索2010年发表文献的F1000总分以及文章发表至今的总被引频次和所在期刊的影响因子(IF),采用Spearman检验分析新的检索方式和计算方式下文章F1000总分与总被引频次、F1000总分与期刊IF的相关性。【结果】2010年发表并被F1000推荐的医学信息学主题的文献共259篇,糖尿病主题的文献共169篇。2个主题文献的F1000总分与总被引频次、F1000总分与期刊IF均呈显著低度正相关(P<0.01)。【结论】F1000与文献计量学指标具有一定的正相关性。F1000与文献计量学指标都有自身的局限性,应将两者相结合进行多维度的评价分析。

以共引网络识别研究领域的引文评价方法有效性分析

[目的/意义]为探讨论文层面学术规范化引用影响力指标,对基于共引网络识别研究领域的引文评价方法Relative Citation Ratio(RCR)的有效性进行分析。[方法/过程]选取iCite、F1000、InCites数据库,以739604篇文献为样本,采用R语言对RCR与基于先验分类的Category Normalized Citation Impact(CNCI)、期刊影响因子(JIF)等进行相关分析,以检验RCR在学术影响力评价中的有效性。[结果/结论]RCR与CNCI高度相关、与JIF弱相关,因此表明RCR与CNCI具有相似性与差异性,并揭示了其在践行《旧金山宣言》、摆脱"以刊评文"方面的可操作性;交叉科学中RCR、JIF相关度与学科交叉数目的反变关系以及RCR与JIF相关度低于单一学科的结果,揭示了RCR在交叉科学论文学术影响力评价中具有一定的适用性与有效性。因此,RCR借助共引网络识别研究领域的算法为论文影响力评价,特别是为交叉科学研究成果的评价提供了新的解题思路。