不同引证时间窗口论文量引关系实证研究——基于论文与期刊视角

[目的/意义]基于论文和期刊视角分析Web of Science(Wo S)数据库中不同引证时间窗口论文使用次数与被引频次之间的关系以及量引背离现象。[方法/过程]收集2013~2015年Wo S数据库收录眼科学领域被引频次TOP10%论文数据,分析文献类型,不同引证时间窗口论文使用次数、被引频次的变化,从论文和期刊视角分析论文被引频次与使用次数的相关性,并对量引背离现象进行分析。[结果/结论]TOP10%论文主要文献类型为Article。随论文被引频次升高,使用次数(180天,U1)、使用次数(2013年至今U2)逐渐升高。被引频次、U2随引证时间窗口增加而升高(均为P<0.05),U1表现相反(均为P<0.05);不同引证时间窗口论文U1、U2和被引频次,以及期刊篇均被引频次和篇均U1、篇均U2均有相关性(均为P<0.05)。少数论文出现量引背离现象。揭示了高影响力论文的主要文献类型,也提示了论文使用与被引之间的共性,共性大小与引文时间窗口有关。引文时间窗口越长,论文总被引频次和总使用次数越高,最近180天内学者们更倾向于使用较新的文献,高使用次数预示着一定时期后的高被引。

信息科学和图书馆学期刊影响因子的最适引证时间窗口分析

以2004-2014年历年均被JCR收录的35种信息科学和图书馆学期刊为研究对象,计算各刊不同引证时间窗口影响因子,包括2年影响因子(2IF)、3IF、4IF、5IF、6IF、7IF、8IF、9IF和10IF,并作Spearman秩相关分析,结果表明,不同引证时间窗口影响因子间具有较高的相关度。结合35种期刊被引高峰的到来时间,得出信息科学和图书馆学期刊6IF和7IF较为理想。使用JCR内5IF评价信息科学和图书馆学期刊优于2IF。

不同引证时间窗口影响因子的比较研究——以SCI数据库眼科学期刊为例

根据影响因子的定义和计算公式,利用Web of Science数据库的引证分析功能,对选择的28种眼科学SCI来源期刊不同引证时间窗口的影响因子:包括2年影响因子、3年影响因子、4年影响因子、5年影响因子和6年影响因子进行了计算和比较,并与同行评议得分做了相关分析。结果表明,不同引证时间窗口影响因子值不同,但用于期刊评价具有极高的相关度。通过与同行评议得分比较,眼科学期刊3IF和4IF较为理想。3年和4年引证时间窗口与眼科学期刊文献被引高峰年代高度一致。

不同引证时间窗口影响因子对期刊排序的影响——以SSCI信息科学和图书馆学期刊为例

【目的】以SSCI信息科学和图书馆学期刊为例,探讨不同引证时间窗口影响因子对期刊排序的影响。【方法】以2004—2014年历年均被SSCI收录的35种信息科学与图书馆学期刊为研究对象,计算各刊2IF至10IF,结合被引高峰,得出学科最适引证时间窗口影响因子,并以此为基础对35种期刊排序,将各刊其余引证时间窗口影响因子期刊排序与之做Spearman秩相关分析。【结果】35种期刊被引高峰到来的时间平均为6.25年,故7IF为最适影响因子。相关性分析结果表明,不同引证时间窗口影响因子期刊排序间具有较高一致性,2IF与7IF的相关系数为0.987,低于5IF与7IF的相关系数0.993。【结论】对于信息科学与图书馆学期刊来说,不同引证时间窗口影响因子在期刊排序间具有较高的一致性。

基于被引频次分布特征的影响因子缺陷矫正——位置指标应用于期刊评价的实证研究

[目的 /意义]探讨被引频次位置指标在科技期刊评价中的作用,确定合适时间窗口的最优位置指标。[方法/过程]从Web of Science数据库中选取符合条件的14种眼科期刊作为研究对象,分别计算各期刊2014年度不同位置指标,包括2年、5年、8年和10年引证时间窗口(citation time window,CTW)的h指数(h2、h5、h8和h10)、累计h指数(a-h2、a-h5、a-h8和a-h10)以及相对应的期刊2014年度被引频次百分位数位置(percentage rank position,PRP)指标(Top 1%、Top 5%、Top 10%、Top 25%Top 50%)和累计PRP指标(a-Top1%、a-Top 5%、a-Top 10%、a-Top 25%和a-Top 50%)。比较影响因子、不同CTW位置指标与期刊问卷调查评分的相关度,确定不同位置指标应用于期刊评价的效果。[结果 /结论]合理的位置指标在期刊影响力评价中优于影响因子和5年影响因子,累计被引频次位置指标普遍优于年度指标,2年CTW的h指数优于其他CTW的h指数,5年CTW的a-h2、h2,5年和8年CTW的a-Top 50%和Top 50%与影响因子和5年影响因子相比具有更理想的期刊评价效果。