“睡美人”文献研究综述

"睡美人"文献是指那些在发表初期遭遇冷遇,经历长时间的沉寂之后突然引起大量关注的文献。目前,国内外对"睡美人"文献研究的核心问题包括识别标准、形成要素、唤醒要素及预测模型。其中,识别标准方面分为综合识别和分类识别,识别方法有三指标识别法、"美丽系数"识别法和四分位数分布统计识别法;形成要素包括学术水平超前、自我"营销"欠佳和科学壁垒;唤醒要素为"王子"文献;学术界已提出"睡美人"文献的预测模型。"睡美人"文献研究应统一识别标准、细化形成要素、明鉴"王子"身份、完善预测模型。

基于“睡美人”文献识别的高校学术论文价值挖掘方法研究——以东北大学为例

[目的/意义]研究“睡美人”文献的识别方法,对尽早发现重要科技成就及其发明人、加快科技成果转化以及完善学术评价方法等均具有重要意义。[方法/过程]针对高校学术论文成果评价这一特定场景,提出“先客观指标粗筛、后多维参数细选”的研究思路,组合使用K值算法和三指标法,对东北大学发表于Web of Science核心合集的论文样本集进行了“睡美人”文献挖掘的实证研究。[结果/结论]该方法共识别出12篇“睡美人”文献,并对其被引特征、期刊特征、睡眠特征、内容特征等因素进行了分析。实获数据处理结果表明了该方法的有效性,相关研究方法和结果可对东北大学学术论文评价提供重要参考。

科学中的“睡美人”文献识别方法研究

科学文献是科学交流、传播的主要手段,如何更加科学地评价学术研究的价值和影响,如何快速有效地从海量文献中发觉出蕴含的巨大价值一直是困扰许多学者的问题。科学中的“睡美人”文献是从文献计量学角度对科学社会学领域延迟承认现象所做的定量描述,是随时间变化的引用特征呈现先抑后扬的文献资料。提早实现“睡美人”文献的识别有助于加速科技的发展步伐,提高科研工作者的研究效率。通过研究科学中的“睡美人”现象,介绍“睡美人”的定义,分析“睡美人”文献的特征,总结“睡美人”文献的发现原则,对“睡美人”现象的识别方法和识别过程进行研究,为科技工作者更好地发现“睡美人”文献提供方法支撑和理论依据。

基于K值算法的图书情报领域“睡美人”文献识别

[目的 /意义]鉴于国内对"睡美人"文献研究的不足,介绍一种新的识别"睡美人"文献的方法——K值算法,并利用该算法识别图书情报学(Information Science&Library Science,ISLS)领域的"睡美人"文献。研究对发现ISLS领域科技成果的发明人和倡导者、保护并促进重大科学发现的推广应用等均具有重要意义。[方法/过程]以Web of Science数据库中1988-2007年ISLS领域的3460篇文献为例,构成识别"睡美人"文献的数据集,利用K值算法识别其中的"睡美人"文献,总结ISLS领域"睡美人"文献的特征,并分析其唤醒机制。[结果/结论]结果表明,K值算法能够较好地识别ISLS领域的"睡美人"文献,用该算法从ISLS领域文献中共识别出6篇"睡美人"文献,这些文献的沉睡时长从7-14年不等,其研究内容主要是新方法、新系统在医学上的应用。唤醒上述"睡美人"文献的动因包括:理论和技术的后续发展、系统的商业化、作者后来赢得的声誉、知名学者的引用等。

国内外“睡美人”现象研究的兴起与进展

[研究目的]近年来,“睡美人”文献研究成为科学计量学领域关注的一个热点,对已有研究成果进行研读与解析,有助于为领域探索提供新的研究方向。[研究方法]采集国内外“睡美人”相关科学文献,综合运用文献调研和内容分析法,从“睡美人”文献产生原因、识别方法及唤醒机制3个维度对已有研究成果进行归纳与分析,概括不同研究基本思路及优缺点,探索该领域未来的研究方向。[研究结论]“睡美人”现象是信息科学研究引文随时间流动的一种很好的模式,该现象的产生与作者及发表期刊知名度、学术思想超前以及学术共同体抵制等有关。目前“睡美人”文献的识别以曲线拟合、参数主观识别和非参数客观识别的使用较为广泛。未来对于“睡美人”的唤醒机制研究可充分挖掘“科技王子”的唤醒作用,以提前发现科技领域潜在的变革性研究以及缩短重大科学发现的认可时滞。