科技期刊论文首次被引的幂律分布规律研究

本文以SCIE收录1920年、1960年、2000年的1118199篇论文为数据来源，分析了其首次被引时间间隔的分布规律。研究结果发现，不同出版年论文首次被引时间间隔服从幂律分布。不同学科论文在不同出版年、同一出版年的首次被引比例峰值C与幂指数α均正相关。将同一出版年的论文按照被引频次高低倒序排序并分为五组，各组首次被引时间间隔亦满足幂律分布，幂指数α与该组论文的平均被引频次正相关。随后本文探讨了首次被引幂律分布规律的两种可能的应用：可用于构建零被引比例时间演化模型和解释科技期刊论文中迟滞承认现象。

科研人员首次被引速度指数的构建及实证研究

[目的 /意义]为从整体上评价科研人员研究成果水平,借鉴期刊评价的首次被引速度指数构建科研人员首次被引速度指数,期望能克服借鉴算法中区分灵敏度小、排除h指数后文献价值和不能反映文献被引速度分布情况等缺陷。[方法 /过程]在分析期刊评价首次被引速度指数存在问题的基础上,结合科研人员评价的基本要求和数据限制,采用能够体现科研人员成果文献被引速度分布的加权平均数替代h指数,并考虑未被引文献对首次被引速度的影响,构建科研人员首次被引速度指数的改进算法。以我国图书情报与文献学领域12名科研人员为研究对象进行实证研究。[结果 /结论]结果表明,以新计算方法所得的科研人员首次被引速度指数相较于直接引用期刊评价的首次被引速度指数不仅具有较好的区分度,而且在精确性方面表现更优。

首次被引速度指数的改进及实证研究——以作者首引评价为例

[目的 /意义]首次被引速度是反映文献及其作者或承载期刊的影响力的重要维度,也在一定程度上决定了后续被引情况。尝试通过一些改进工作克服部分现有评价指标存在的问题,如评价结果区分度过小甚至错误、应用受限,以及不适应出版周期缩短的现实趋势等。[方法 /过程]基于文献引用详细信息考察从计时单元细化进行指标改进的可行性,对现有研究中的两类指标进行改进,提出评估首次被引速度的新指标:S类指数(包括SF、Sz指数)和FM指数。考虑到要达到一定的数据量特定学者的发文时间跨度通常相对较大进而数据特征更为丰富的特点,选择他人同主题研究中的我国图书情报与文献学领域10名科研人员为研究对象进行实证研究,在CNKI引文数据库中获取324篇文献的首次施引文献,基于"被引-首引文献对"的年度或月度的时间差进行相应指标的计算。[结果 /结论]从10位学者的新旧指数的评估结果看,相对于现有研究指标,新的FM指数具有非常显著的区分度及精细度的提升;新的S类指数具有与h指数相近的评价效力,同时其计时数据的客观、稳定的特性使其具有比传统S指数相对更大的应用空间;而且原始数据的获取对数据库没有过多要求,仅需进行一些数据处理和运算的编程工作,具有较大的可行性。

期刊首次被引速度指数的改进及其实证研究

认为L.Egghe等人在2011年所定义的首次被引速度指数(First-Citation-Speed-Index,简记为FCSI),在用于评价期刊的首次被引速度时,存在区分度小的缺陷。期刊的零被引率在很大程度上影响到首次被引速度。引入零被引率,对首次被引速度指数计算方法进行改进,选择Web of Science数据库中经济学学科的3种期刊,使用在2004年出版的所有文献10年间的引文数据进行实证性研究,结果显示:改进后的FCSI能较好地反映期刊的首次被引速度。

国内外科技文献低被引研究进展述评

论文高被引和低被引是科学界普遍存在和对立统一的两类现象。前者因其强大的正面导向作用受到国内外学者的广泛关注,而后者对科研质量和影响力的反面警示作用也不可忽视。本文首先阐释了科技文献低被引现象的背景、内涵和研究意义,然后通过全面研读和解析低被引及其相关研究成果的研究内容,将科技文献低被引研究内容归纳为四大主题:低被引阈值及其比例研究、低被引率演变规律研究、文献低被引影响因素及未来价值预测研究、低被引指标在科研评价中的应用研究。最后从科技文献发表时间演化分析的角度分别评述了四大研究主题的发展动态及存在的问题,并针对科技文献低被引研究中存在的问题,提出未来的研究展望和解决思路,希望借此为国内低被引及其相关领域研究人员提供一定的借鉴和启示。

图书情报与档案管理期刊论文首次响应时间的影响因素研究

[研究目的]探索文献篇幅、作者数量和参考文献数量对期刊文献首次响应时间的影响,以及首次响应时间对文献被引之后文献影响力进一步提升的影响,可丰富和拓展领域相关理论、方法和实践分析研究内容。[研究方法]以5种图情档领域的期刊论文及其2011-2013年引用数据为样本,计量分析期刊论文首次响应时间随期刊论文篇幅、作者数量和参考文献数量变化的演变规律,以及论文首次被引之后年均引用数随期刊论文首次响应时间快慢变化的演变规律。然后综合使用多元回归和灰色关联方法,实证分析期刊论文首次响应时间的影响因素及其对论文首次被引之后影响力提升的促进作用。[研究结论]实证结果显示:随着期刊论文作者数量的增长,期刊论文首次响应时间呈现出先下降后升高的凹形曲线形态,作者数量为3~4人时,论文首次响应时间最快;论文篇幅或作者数量的增长会促进论文首次响应时间变快;期刊论文首次响应时间越快,首次被引后的论文年均引用数、下载和被引频次越高;与期刊论文首次响应时间关联度最高的两个因素分别是首次被引之后的年均引用和论文篇幅。

开放获取论文缓慢响应现象研究

文章揭示了开放获取(OA)论文的缓慢响应现象,进一步探索开放获取在引文生命周期中的作用。以2000—2001年发表的OA论文和非开放获取(nOA)论文以及它们的引用数据为研究对象,提出以论文首次响应时间2年、5年为分类标准,将论文分为快速、普通和缓慢响应3类,分类对比,对典型缓慢响应OA论文进行深入分析。结果显示,分类合理可行,缓慢响应OA论文具有占比大、分布散和沉寂久的特点,开放获取为论文多年后重新被引用提供了助力。

基于随机森林的Science和Nature期刊潜在精品论文识别研究

【目的/意义】为推动潜在“精品”文献识别及其在科技文献识别与传播利用领域中的应用。【方法/过程】以国际顶级期刊Science和Nature期刊出版的论文及其引用分布数据为样本,统计出全部论文的首次响应时间、摘要长度,总被引频次、资金资助、论文篇幅等特征,构建“精品”论文特征矩阵;然后基于“精品”论文特征矩阵和随机森林算法进行潜在“精品”论文识别模型的训练与识别应用。【结果/结论】研究结果显示,融合“精品”论文特征矩阵和随机森林模型能够较好地识别Science和Nature期刊中的潜在“精品”论文,模型正确识别分类的准确率均值达到80%以上,其中Nature期刊的“精品”文献识别准确率高出Science期刊的“精品”论文识别准确率2%左右;使用信息增益方法的模型识别效果比使用基尼不纯度方法的识别效果略好。此外,Science和Nature期刊“精品”论文的首次被引速度极快,在出版当年即被引用。【创新/局限】“精品”文献特征矩阵和机器学习模型的结合能够较好地应用于潜在“精品”论文的识别与推荐,然而未来需将模型推广应用于海量文献中“精品”论文的识别检验。