基于ESI学科覆盖图的中国高被引论文分析

[目的/意义]科学知识图谱以可视化的方式呈现出学科知识的发展进程与结构关系,揭示学科知识及其活动规律。[方法/过程]基于ESI学科结合Web of Science分类之间相对应的引用关系,构建ESI学科覆盖图,并以中国高被引论文为分析对象,分别从国家层面和机构层面对高被引论文进行可视化的呈现与分析。[结果/结论]研究表明:中国学者独立撰写的高被引论文与中国高被引论文的ESI学科领域分布较为相似,主要集中在化学、材料科学、物理学和工程科学等学科,分布较不均衡;国际合作推动了中国相关学科和领域的发展,在空间科学学科上尤为明显;C9联盟和E9联盟等国内一流大学联盟的学科领域分布与中国高被引论文学科总体分布基本相似,联盟内部合作比例很低,高水平论文合作撰写亟待加强。

创新生态系统领域学科多样性测度研究

[目的/意义]创新生态系统是近年兴起的热门领域,反映了学术研究前沿与趋势。对其学科多样性进行研究有助于激发学术思想碰撞,产生新见解,为科技政策制定与管理提供依据。[方法/过程]基于共类分析,以Web of Science数据库创新生态系统领域2002-2017年相关核心文献为目标,通过学科覆盖图,学科丰富度、均匀性、差异性和综合测度指标对比分析创新生态系统领域学科多样性特征。[结果/结论]创新生态系统领域整体学科多样性较强,主要集中于邻近领域或学科。且创新生态系统受其他领域的影响大于其本身对其他学科的影响。时序上,其学科多样性并无显著增强趋势,但总体上目标文献被引频率越高,学科多样性越强。

学科交叉的测度、可视化研究及应用——一个情报学文献计量研究案例

将学科交叉的定量化研究分为计量指标和可视化两种方式,深入分析Rao-Stirling、信息熵、中介中心度、网络密度和网络核心度5种指标的计量差异和学科交叉覆盖地图的可视化方式。在此基础上,以Web of Science数据库收录的2001-2010年间情报学期刊论文为数据源做学科交叉度计量的实证研究,分析5种交叉度计量指标的计量特征和指标间的相关关系。研究发现:情报学在这10年间并未与与本学科跨度较大的学科形成更多交叉,同时情报学在其研究领域内的核心地位有所减弱,并通过学科交叉覆盖图展示情报学研究领域的范围以及与情报学关系最为密切的学科领域。