《2000数学主题分类表》变更简介

《2 0 0 0数学主题分类表》( MSC2 0 0 0 )和 1 991年美国《“数学评论”主题分类表》相比较无论是一级类目、二级类目 ,还是三级类目均进行了较大幅度调整。一级类目删除 2个 ,新增 4个 ;二级类目净增 40多个 ,增幅率超过 1 1 % ;三级类目净增近 70 0条 ,增幅率超过 1 4.5 %。为了便于利用 ,对于MSC2 0 0 0从新增类目、扩充内涵、删除和调整 4个方面 ,分别重点选择变化较大的典型类目进行了对照分析 ,简单介绍了 MSC2 0 0 0的变更概况。

Mathe matical Subject Classification在数学文献信息分类中的应用

美国《数学评论》的分类体系《数学主题分类表》(MathematicalSubjectClassification) ,是国际数学界影响最大使用最广的数学专业分类表。数学工作者可以使用美国数学会在网站上提供的MathematicalSubjectClassification为自己的数学论文标引分类号 ,也可从该分类途径检索网上的数学信息。

国内学术期刊分类号标引探讨——以数学期刊为例

针对国内学术期刊标引分类号不全面、不准确的现象,讨论国内学术期刊标引的两类主流分类号适用性和标引意义。从数学期刊出发,总结数学主题分类号2020年版更新,并对国内41种高质量数学期刊分类号标引现状进行统计分析,提出了若干准确标引分类号的建议以及关于分类号的一些思考。

学科方向化的人才遴选指标——以数学学科为例

人才遴选是一项非常复杂的系统工程,人才遴选指标在实际应用中应考虑通用文献计量指标未进行学科方向化的局限性。将定性分析和定量分析相结合,选用数学主题分类法(MSC),建立学科专家咨询团队进行定性分析,运用文献计量法、层次分析法、理想解法进行定量分析,采用MATLAB、Derwent Data Analyzer进行数据分析和处理,在通用文献计量指标基础上,以数学为例,设计了适应数学学科方向的人才遴选文献计量指标体系,包括学科指标、期刊指标、人才指标;并选取拓扑学方向作为示例,通过层次分析法和理想解法进行建模和验证,经验证后对2个人才指标进行迭代,即MSC学科方向化的CNCI-M、h-M指数。结果证明:学科方向化的文献计量指标体系更加符合科研人员认知,是一种科学分类、多维度评价的方式.

关于美国《数学评论》的文章排序及评论员

文中对美国《数学评论》(《Mathematical Reviews》的文章排序及评论员的情况做了简明扼要地介绍。

进一步提高我国网络平台同行评议的质量与效率

提出科技期刊网上同行评议不仅仅是把审稿工作搬到网上来完成,还应在提高同行评议的质量与效率上有所突破:要强化开发利用协同建审稿专家库的方法,重视期刊预置专业分类表的设计与使用,进而改进科技论文实行"小同行"审稿遭遇"瓶颈"的现状。

完善网络审稿方法 促进科技自主创新

以改革开放三十年的科技期刊发展为背景,探讨了科技期刊与科学技术相互依赖又相互促进的关系,理想的审稿方式是在科技发展的不断推动下逐步完善的;为了提高科技期刊的学术质量,更好地服务科学技术,我们又必须不断改进科技期刊的审稿方式与手段,网络环境下开放性的审稿将是我国科技自主创新深入发展形势下的必然趋势,并且我们对审稿的认识也是在编辑实践中逐步深入的。