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题名医学领域学者学术论文影响力评价方法
被引量:5
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作者
郝晓梅
李日
高歌
田冬梅
伦志军
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机构
吉林大学第一医院图书档案中心
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出处
《中华医学图书情报杂志》
CAS
2019年第9期46-50,共5页
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文摘
通过检索中国知网(CNKI)开发的"医院科研产出统计分析与评价数据库"中的医学领域学者学术论文,建立吉林省医学领域学者学术论文数据库,从学者的论文产出、论文引用情况及论文的传播影响力3个层面构建医学领域学者学术影响力计算模型,利用Pearson相关分析对各计量指标进行相关分析,评价计算模型对各计量指标的拟合效果,并采用基于最优尺度变换的多重对应分析方法验证模型的可靠性。结果发现除了第一作者发文量指标以外,其余各计量指标与学者的评分总和具有较强的相关性,并且相关系数具有统计学意义(P<0.05),说明构建的模型拟合度较好。基于最优尺度变换的多重对应分析结果显示,职称等级和所在医院等级越高的学者学术影响力评分等级越靠前,进一步验证了模型的可靠性。
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关键词
学术影响力
评价
医学领域学者
医学领域学者学术影响力计算模型
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Keywords
academic impact
Assessment
medical scholars
academic impact calculation model of medical scholars
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分类号
G252.8
[文化科学—图书馆学]
R-058
[医药卫生]
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题名基于h指数修正的学者历时影响力研究
被引量:6
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作者
魏明坤
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机构
河北大学管理学院
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出处
《现代情报》
CSSCI
2021年第1期152-157,共6页
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基金
河北大学高层次人才科研启动经费项目(项目编号:521000981329)。
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文摘
[目的/意义]学者是学术知识的创造者,也是学术创新的主要推动者。学者学术影响力评价对学者学术发展具有导向作用,也是每位学者关注的焦点。[方法/过程]本研究提出一种基于动态变化的学者学术影响力测度方法,以中国引文数据库(CCD)为统计工具,利用SIF测度模型对2019年爱思唯尔(Elsevier)发布的艺术和人文学科领域的中国高被引学者学术影响力演变进行分析。[结果/结论]结果表明,SIF测度模型弥补了h指数在评价学者影响力的不足,对学者学术影响力演变测度具有适用性,揭示学者学术生涯的学术影响力演变过程。
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关键词
SIF
测度模型
H指数
Altmetrics
学者学术影响力
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Keywords
SIF
measure model
h-index
Altmetrics
scholar academic impact
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分类号
G250.252
[文化科学—图书馆学]
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题名医学院学报学术影响力分析及发展策略
被引量:5
- 3
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作者
丁敏娇
吴健敏
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机构
温州医科大学期刊社
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出处
《中国科技期刊研究》
CSSCI
北大核心
2015年第6期662-666,共5页
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基金
浙江省高等学校学报编辑工作委员会科研项目(项目编号:ZGXB201223)
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文摘
【目的】分析医学院学报的影响力情况,探讨其发展策略。【方法】以2008-2014年版《中国科技期刊引证报告(核心版)》为数据源,采用动态评估模型对资料完整的10种医学院学报、14种医科大学学报、16种综合性大学学报医学版、20种非学报类医学综合性期刊进行影响力动态评估和比较。【结果】2007-2013年医学院学报学术影响力稳步提升,但在4类期刊中医学院学报各年度的平均影响力评估值均最低。【结论】医学院学报总体影响力较低,需要通过参加国内外医学专业会议、扩大作者群体、掌握高级别科研项目的立项情况、建立微信公众平台、形成特色栏目等措施,提高刊物质量和影响力。
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关键词
医学院学报
学术影响力
动态评估模型
发展策略
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Keywords
Journals of medical college
academic impact
Dynamic evaluation model
Development strategy
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分类号
G237.5
[文化科学]
G353.1
[文化科学—情报学]
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题名在线学术资源中基于时序知识图谱的学者推荐研究
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作者
熊回香
黄晓捷
肖兵
王妞妞
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机构
华中师范大学信息管理学院
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出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2022年第8期3-10,19,共9页
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基金
国家社会科学基金年度项目“融合知识图谱和深度学习的在线学术资源挖掘与推荐研究”(19BTQ005)。
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文摘
【目的/意义】依据在线学术资源进行学者推荐能够帮助学者快速寻找到感兴趣的相似资源。知识图谱的出现解决了传统的个性化推荐方法稀疏性和冷启动的弊端,针对学术资源中时序信息对学者的重要性,本文提出一种基于时序知识图谱的学者推荐方案。【方法/过程】通过将获取的在线学术资源中学者相关信息的时序部分进行抽取,挖掘“实体-关系-时序-实体”四元组序列,从而构建学者时序知识图谱。通过对图谱中学者的合作数据和兴趣数据进行相似度加权计算,依托学者的学术权威度和师源关系筛选,最终得到学者的推荐结果。并以“中国知网”为例来对本文所提出的推荐方法进行验证。【结果/结论】实验结果证明该推荐方法较好地实现了时序信息的利用与融合,具有一定的可行性和准确性,并为后续相关研究提供了借鉴思路。【创新/局限】融入了时序信息,从合作相似度和兴趣相似度两个角度综合出发,但对学者的各项属性挖掘还不够完善,在后续过程中可以继续深入研究。
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关键词
在线学术资源
时序知识图谱
兴趣模型
学者推荐
相似度计算
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Keywords
online academic resource
temporal knowledge graph
interest model
scholar recommendation
similarity calculation
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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