引用的作者贡献度认定及换算方法研究

文献计量学评价实践中常常会涉及评价对象在论文中的署名顺序和贡献度问题,统计所有合著者的数据和仅统计作为主要贡献者的第一作者和通信作者的数据是最常见的两种评价策略。若仅统计主要贡献者的数据,需要从每篇论文中识别出主要贡献者,各项文献计量学评价指标的原始数据获取较为复杂和耗时,造成计算困难。针对这两种不同的评价策略,本文人工构建了包含548名作者文献数据的样本集,并将样本集随机等分成训练集和测试集两个部分,尝试用实证方法探讨文献计量学对应指标值之间的关系。研究结果表明,两种评价策略得到的作者发文量、总被引次数、h指数、AR指数和p指数等常用文献计量学指标之间均存在密切的正相关关系,可以通过回归模型得到两者之间的换算方法。研究揭示了两种评价策略之间的定量关系,可以方便地由一种评价策略的指标值换算得到另一种评价策略的对应指标值,同时也可以估算科研人员作为主要贡献者的发文量、被引量、h指数、AR指数、p指数与全部署名论文的对应指标间的比例关系,从而降低实践评价过程中原始数据统计和指标计算的难度。

基于融合指标与作者贡献度的z指数优化研究

[目的/意义]针对z指数评价学者学术影响力存在的问题,提出融合引文分析与Altmetrics改进z指数得到z_(new)指数方法,以提高对学者影响力评价的科学性与合理性。[方法/过程]文章融合学术论文被引频次、下载量和期刊影响因子指标,考虑作者贡献度,构建学术论文综合学术影响力综合指标(AC),以替代z指数评价的基本单元——被引频次(C)单一指标,改进得到z_(new)指数。以图书情报学领域2016—2020年的发文为数据来源,统计获得发文量排名前50位的学者,分别计算他们的z_(new)指数、z指数、p指数、h指数、总发文量N、加权综合学术影响力(AC)、篇均影响力(AC/N)、体现论文影响力分布的一致性指标μ,并实证分析了z_(new)指数评价学者学术影响力的效果。[结果/结论]z_(new)指数在继承z指数优势的基础上,同时也具有自身特有的优势和特点,可较公平和客观地对学者的影响力进行评价。

我国医院管理领域核心作者遴选研究

目的:通过文献计量方法遴选我国医院管理领域的核心作者,推动医院管理领域的发展。方法:采用文献计量分析法,从中国知网(CNKI)数据库医院管理领域及包含医院卫生管理版块的13种核心期刊获得2010-2020年发表的医院管理相关文献的第一作者、高发文量作者、高贡献度作者、高被引频次作者,以及通过可视化软件Gephi分析得到的高合作能力作者共5个维度,对医院管理领域的核心作者进行遴选。结果:2010-2020年我国医院管理领域的13种核心期刊发文涉及作者22747人,其中第一作者8188人,人均发文量1.71篇。遴选出的医院管理领域的核心作者包括方鹏骞、陈英耀、陶红兵等人。结论:我国医院管理领域的研究力量主要集中在高校,研究持续性不足,科研合作薄弱、类型单一,应进一步发展壮大医院管理领域核心作者群体,加强他们之间的合作,形成科研合力,提高其对医院管理领域的学术贡献。

作者学术影响力动态评价研究

现有作者影响力评价方法多为静态评价法,为实现作者影响力的动态评估,基于个人影响因子(Author Impact Factor,简称AIF)提出一种考虑作者学术成果在不同阶段影响力的综合评价方法。该方法结合期刊影响因子和作者贡献度对AIF进行修正,得到修正个人影响因子CA-AIF指标,并以图书情报领域发文量前38位的作者为例计算其CA-AIF值,并与已有指标h指数和AIF进行对比分析。实证研究发现,相较于其他评价指标,CA-AIF指标不仅具有更高的敏感性和区分度,而且利于识别“睡美人”文献及预测作者未来影响力。

hs指数的数学模型构建及其实证分析——一种基于半衰期和时间因素的学术影响力评价指标

[目的/意义]在h指数基础上提出新的学术影响力评价指标。[方法/过程]在综合考虑被引频次、半衰期、年度出版文献总数等因素的基础上,通过提高学者指标核论文的覆盖率,同时纳入指标核外论文的影响力,提出一种修正的h指数--hs指数,并对国内图书情报与档案学科的20名学者开展实证研究。[结果/结论]hs指数综合考虑了学者论著的直接影响力和间接影响力,具有可行性和科学性,利用hs指数计算学术影响力,结果更科学、更客观。

学者学术影响力识别研究——基于引文全数据的视角

[目的/意义]当前普遍应用的引文评价指标忽视了引文内容的差异性,本研究试图加入引用强度、引用位置、引用情感3个因素,并结合作者贡献度,提出一个基于引文的学术影响力评价指标。[方法/过程]给出一个作者贡献度的计算公式,利用层次分析法确定引用强度、引用位置的权重,结合引用强度计算作者学术影响力AAI指标。[结果/结论]通过实例效果显示,AAI指标综合考虑引用内容和作者贡献度,给简单的被引次数增加区分度,为学者学术评价提供新的思路。