基于学术平台的学者群体特点研究——以Mendeley为例

[目的/意义]通过对学术平台的学者深入分析,查看学者的学术迹象,探究学者的研究动机和行为,从而进一步促进学术交流和科学评价,推动替代计量学(Altmetrics)的深入研究。[方法/过程]该文选取Mendeley学术平台,对Mendeley社群文本内容进行细致化研究,选取Mendeley平台涉及的学者相关信息,从学者信息、学者发表文本内容和文本内容情感倾向3个方面对平台学者展开研究。[结果/结论]Mendeley平台社群群组关注学术信息;学术信息发布者多元性和专业化;学术信息内容多样化和差异化;学术信息网络舆论导向良好。

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。

不同类型选择性计量指标评价论文相关性研究——基于Mendeley、F1000和GoogleScholar三种学术社交网络工具

本文探索了一个新的情报学研究理论——选择性计量学，对选择性计量学的内涵、特性和国内外的相关研究进行了详细论述。选取Mendeley、F1000和GoogleSchol三种学术社交网络工具中的不同类型的选择性计量方法评价同一组论文的结果一致性进行了验证。研究结果表明Mendeley的读者人数指标与GoogleSchol的被引次数指标在论文评价结果的相关程度相对较高。

Mendeley Data平台开放科学数据实践及启示

高效的研究数据集成发现和管理工具推动研究数据的开放共享。本文以Elsevier公司Mendeley Data科研数据管理与共享平台为研究对象,从数据治理流程、集成的开放生态系统、数据存储管理和共享功能方面进行调研,分析、总结该平台开放数据实践中围绕数据标准在流程设计和系统开发方面的优势,为我国高校图书馆、研究型图书馆以及信息服务机构开展开放数据资源建设和研究数据服务提供参考借鉴。

Mendeley阅读数用于期刊评价的适用性分析

[目的/意义]Web2.0技术的兴起为学术评价研究带来新的数据源和分析视角,应用多源网络数据开展评价成为新兴的研究领域,并由此引发了替代计量(Altmetrics)研究的热潮。在众多替代计量数据中,有学者评价M endeley阅读数是未来最有前景的应用数据源之一[1]。为此对Mendeley阅读数用于期刊评价的适用性进行了分析。[方法/过程]以Library Information science(LIS)学科领域2005年——2014年10年间34本期刊为研究对象,通过文献覆盖率分析、数据正态性检验、引文指标与阅读数相关趋势分析,得到以下研究结论。[结果/结论]LIS学科领域文献覆盖率随期刊分区呈现梯度下降趋势,Q1区期刊覆盖率最高Q4区最低;引文指标值与阅读数均不符合正态分布;影响因子(IF)、即年指标值与阅读数呈现中度相关,SCImago期刊等级(SJR)与阅读数呈现显著相关;相关稳定性方面:引文值与阅读数的相关系数虽然最小,但两者之间相关性最稳定;即年指标值、SJR值与阅读数的相关系数虽然略高,但相关趋势出现小幅波动;相关分析时,使用中位数、几何均值的效果优于算数均值。Mendeley阅读数与引文数的内在机理、价值、使用群体和评价视角不同,目前阶段无法独立使用Mendeley阅读数用于期刊评价研究。在引文数据时滞不足的情况下,补充Mendeley阅读数并结合其他Altmetrics数据用于期刊前端评价是适用的。

基于Mendeley Desktop的参考文献图书馆构建与应用

介绍免费参考文献管理软件Mendeley Desktop,以其1.5.1版为例,阐述如何利用它建立参考文献图书馆并对参考文献进行管理、阅读和引用。Mendeley Desktop可提供多种文献添加方式,PDF文档元数据自动提取功能最具特色;可提供多种图书馆和参考文献管理工具,方便文献阅读和管理;具有多种字处理软件插件,极大方便参考文献引用和写作。

Mendeley阅读指标视角下的中美国际论文影响力比较研究

选取社会科学门类下的图书情报学、心理学以及自然科学门类下的生物化学与分子生物学、机械工程学共四个学科作为样本学科,从Mendeley阅读替代计量指标视角更加细腻地揭示中美国国际学术论文影响力之受众与范围。研究发现:(1)基于Mendeley阅读指标来看,中国国际论文被阅读的比例高于美国,但是被阅读的强度低于美国。(2)中美国际论文所影响的读者身份以学生群体为主体(比例在60%左右),其中博士生读者占主导地位(比例在30%左右),但是读者身份分布存在学科差异。(3)中美两国的自科类学科论文的Mendeley读者学科分布呈现出一致性,社科类学科论文的则呈现出差异性。(4)中国在四个学科的国际论文主要影响其他国家的读者,来自中国的读者可见度较低。在机械工程学,中美学术论文影响最多的均是日本读者,并且中国论文影响了更多来自印度、巴西等发展中国家的读者,美国论文影响了更多英国、韩国等发达国家的读者。这些结论表明Mendeley阅读指标有利于追踪和比较不同学科、不同国家学术论文产生影响力的方向,为更加全面地理解学术论文的交流和影响提供参考。

基于Mendeley阅读指标的图情领域国际论文读者网络分析

[目的/意义]基于Mendeley阅读指标对国际图情领域论文的读者群体进行探析,有助于了解图情领域读者的知识水平、专业背景、职业地位等,同时可了解其与引文影响力、社会影响力之间的关系。[方法/过程]基于JCR学科分类下图情领域42本期刊上2010—2021年收录论文的Mendeley阅读数据,构建了读者学科隶属网络、学术地位网络、国籍分布网络,运用统计学、文献计量学和社会网络分析方法对各网络进行指标计算与结果分析。[结果/结论]图情领域学术论文在国际范围内受到了较多的关注;读者多以学生为主,而图书馆员参与度却较低;论文对29个学科领域产生了影响,社会科学领域尤为突出;核心读者群体主要分布在西方发达国家,发展中国家、亚非国家读者较少;图情领域的Mendeley阅读指标与论文被引指标呈现一定的正相关。Mendeley阅读指标对于其他学科领域的普遍适用性还有待进一步研究。

Mendeley阅读指标的情境内涵及其应用研究评述

Mendeley阅读指标是目前最稳健的替代计量指标,具备覆盖率高、及时性好、数值较高等特点,本文旨在为其进一步研究和应用提供参考。通过评述相关文献,着重从情境内涵和应用研究两个主要热点研究方向,深入分析Mendeley阅读指标的研究进展,同时较为系统地归纳其局限性。总结来看,Mendeley阅读指标的来源数据提供了丰富的背景信息,有助于更加全面地理解学术论文的交流过程和影响对象;Mendeley阅读指标的标准化可借鉴引文指标的成熟经验,以消除国家、学科、时间等因素的影响,同时也表现出可根据目标群体进行标准化的特色;Mendeley阅读指标在多种情境下的科技评价、相关文献和学者的智能推荐,以及知识交流与结构的追踪挖掘方面,均取得了较好的应用进展。但是,该指标也存在用户分布不均、数据公开不足等局限,在实际应用中必须充分考虑其优势和不足。

基于Nature期刊文献的Twitter、Mendeley 和引文指标的比较研究

[目的/意义]针对当前如何将Altmetrics科学合理地引入学术成果影响力评价问题,深入研究传统文献计量指标与Altmetrics的特征及规律,以期进一步完善科研评价体系。[方法/过程]该文以2013年发表在Nature上的生物化学领域文献为样本,获取文献的被引频次、Twitter提及数及Mendeley读者数指标数据,分别对指标数据来源传播新发表论文的速度、积累模式、关注论文的持续性、相关性及文献主题进行分析。[结果/结论]研究发现,引文传播论文的速度比Twitter慢。Mendeley和引文指标在前期积累数据量较少,在中后期呈稳定速度增长,而Twitter与两者相反。Mendely关注论文的持续性最强,被引频次次之,Twitter最弱。指标数据的相关性随时间呈一定趋势变化。Mendeley和引文指标关注文献主题相似,Twitter关注文献主题与两者差异较大。

Mendeley与传统引用指标相关性的元分析

[目的/意义]Web3.0的飞速发展使传统引用指标在学术评价中的局限性日益凸显,而Mendeley指标因其覆盖范围广、稳定性高等特点越来越受到研究者的关注。因此对Mendeley阅读数与传统引用指标的相关性进行分析,旨在进一步完善科研文献评价体系。[方法/过程]运用元分析方法探讨Mendeley阅读数与传统引用指标相关关系的综合效应。选取国内外关于Mendeley阅读数与传统引用指标相关性的实证研究,最终纳入39项研究和166个独立效应量,采用Stata14.0软件进行元分析。[结果/结论]元分析结果显示Mendeley阅读数与被引量呈正向的强相关关系(r=0.574)。Meta回归分析发现:样本文献类型的调节效应最明显,而样本来源学科和被引数据源也对二者的相关关系调节效应。该文揭示了Mendeley指标与传统引用指标的相关关系,提示在科研文献的实际评价中Mendeley阅读数据可以作为传统引用指标的有效补充。

基于Mendeley Desktop的参考文献图书馆构建与应用探索

对基于Medeley Desktop程序的参考文献图书馆的构建和应用相关问题进行浅析,主要探析其如何管理文献、阅读文献和引用文献,以为科研、教育相关文献检索与信息服务提供相应参考。

基于Mendeley与WoS的选择性计量指标与传统科学计量指标相关性研究

[目的 /意义]进一步探讨Web 2.0环境下选择性计量指标的有效性。[方法 /过程]以"data mining"为检索词,获得Mendeley与Web of Science两平台的交叉文献集合,分别对交叉文集的被引频数与阅读数、被引频数与标签数进行相关性检验后,从每组选取指标值差异最大与最小的各100篇文献进行具体分析。[结果 /结论]传统计量指标被引频数与Mendeley中的阅读数和标签数均存在弱相关性,证实了以阅读数和标签数为代表的选择性计量指标可以在一定程度上评估文献的影响力,且文献类型、出版年份和作者h指数会对用户阅读、引用等文献利用行为产生影响。未来文献影响力评价的发展方向应为传统文献计量方法与选择性计量方法的结合。

学术论文的Twitter和Mendeley指标的累积特征及规律探讨

通过对学术论文的推特(Twitter)和Mendeley的数据跟踪和分析,深入研究学术论文在网络媒体中的传播规律。跟踪记录了5种不同类型的期刊于2016年11-12月间发表的136篇学术论文的Twitter和Mendeley数据,数据收集截止到2017年12月中旬。重点探索两项指标的累积趋势和分布规律,计算两个时间节点的累积值与Scopus统计的引文次数之间的相关关系。结果显示,学术论文的Twitter和Mendeley累积值表现出一定程度的独立性,即论文不论是开放获取或非开放获取,无论出版机构是否性质相同,所发表的论文的Twitter和Mendeley这两项指标均可进行比较;两项指标不同时间节点的累积值具有一致性,并且具有早期预测功能,即可根据论文发表后其Twitter和Mendeley数据更快地发现和识别出高学术影响力论文。

基于Altmetrics指标识别的研究热点对比分析——以生物学领域为例

研究热点通常采用高被引论文的聚类来识别,但被引次数需要时间积累。Altmetrics指标具有良好的即时性,采用相关指标识别研究热点有可能提高时效性。本文重点分析基于Altmetrics指标与高被引论文识别的研究热点之间的异同以及背后的原因,以探究基于Altmetrics指标识别的研究热点是否适合作为前沿趋势探测和科技政策制定的辅助依据。本文选取生物学领域2013年7月1日—2014年6月30日发表的论文,分析基于Altmetrics分数、Twitter指标、Mendeley指标、被引次数4个指标识别的研究热点之间的关系。分析发现:基于Altmetrics分数和Twitter指标识别的研究热点较为接近,主要反映公众热门话题;基于高被引论文识别的研究热点更加反映科研人员的关注点,更大程度上代表了学术界的研究前沿;基于Mendeley指标识别的研究热点综合了上述两类热点,既有公众较为关心的科普主题,也有学术界关注的研究前沿。

基于Altmetrics视角构建财经类高校学科竞争力评价体系研究

[目的/意义]评价财经类高校学科竞争力,为提升学科建设水平提供参考。[方法/过程]阐述Altmetrics理论及其相关研究,分析基于Altmetrics视角构建财经类高校学科竞争力评价体系的意义。运用SPSS18.0软件对2007年以来26所财经类高校117篇ESI高被引论文的被引频次与学术社交网络平台Mendeley中的文献阅读数进行相关性分析。[结果/结论]Mendeley阅读数与被引频次存在弱正相关关系。基于Altmetrics视角构建的财经类高校学科竞争力评价体系能为财经类高校的学科发展及学科评估发挥积极作用。

参考文献管理软件比较分析

介绍了EndNote、Mendeley、F1000Workspace、NoteExpress、医学文献王、NoteFirst等6种文献管理软件的基本情况,对比分析了其基本功能。

中国高影响力学者对学术社交网站的使用行为调查——以教育部长江学者为例

文章调查了2013年、2014年长江学者在Research Gate、Mendeley、Academia和学术圈这四个学术社交网络上的基本数据。调查结果显示,长江学者在各大学术社交网络上的总体注册率均未超过50%,显示出使用情况并不理想,同时长江学者对学术社交网络持续使用仍有待提高,但ResearchGate是个例外。研究结果也表明,相比其他学术社交网络,ResearchGate能为长江学者提供更高的显示度。学科差异在使用较为活跃的学术社交网络中也同样存在,理学、工学和医学比人文社会科学的科研人员活跃度更高。

虚拟学术群组特征研究——以用户为分析视角

[目的 /意义]通过分析虚拟学术群组中用户的基本属性和行为数据,能够了解用户的加入动机和群组的形成因素,从而为群组发展、学术交流以及科研管理提供帮助。[方法 /过程]从用户在虚拟群组中角色、行为习惯以及用户间相互关系和现实社会中的身份、学科领域以及兴趣等角度综合分析群组成员加入群组的动机,并根据用户加入群组的时间分析群组动态演变情况。[结果 /结论]用户的学科和研究兴趣是群组形成和发展的重要影响因素;群组有助于构建研究合作网络,其学科多样性的优势能够促进学术交流;当前虚拟学术群组的效用未充分发挥;群组的发展过程呈现一定规律。

基于学术社交网络的文献阅读及学科关注点差异研究

[目的 /意义]对不同学术社交网络中不同学科用户的文献阅读差异进行分析,以了解在不同学术社交网络中的学科分布情况,掌握在不同学术社交网络中的学科研究热点。[方法 /过程]通过Altmetric.com获取24个学科的4 800篇热点文献,利用爬虫采集这些文献在Mendeley和Research Gate的被阅读次数,再对文献进行内容分析,得到关键词,最后对比分析不同学术社交网络中文献阅读差异以及学科关注热点的一致性。[结果/结论]不同学科的读者身份、读者所属领域具有显著差异,Research Gate中的文献阅读次数普遍高于Mendeley,且社会科学等软学科的文献阅读相对优势更为明显,而物理学等硬学科的文献阅读相对优势较低。Mendeley和Research Gate在地球与地理科学、化学和环境科学等学科中的关注热点具有较高的一致性,而物理学等部分学科中的关注热点表现出较低的一致性。