网络环境下ACA方法的应用研究

本文利用Google Scholar进行了网络环境下我国图书情报界学者的共被引分析研究,进行了聚类分析和多维尺度分析,并利用Pajek进行了可视化,以期对Google Scholar的文献计量功能有更多深入的了解,并应用到实际的科研活动中。     

关于共被引分析方法的再认识和再思考

共被引(Co-citation)分析方法自1973年提出后便产生了很广泛影响,大家一直以来都按约定俗成的方式去处理共被引矩阵,但是最近对该方法的讨论非常激烈.核心问题围绕"矩阵转化的方法"而展开.在认识他们争论的同时,我们对此也提出了自己的想法和思考.我们从"共被引矩阵作为临近矩阵"这一角度,认为对角线应该采用该作者与其他作者的最大共被引次数 1来表示;同时我们从稳定性和程序的统一性等方面探讨了欧几里得距离的平方这一标准化算法的优越性.最后我们用实例来证实了自己的想法的可行性和准确性.以期对以后该方法的使用提供参考.     

世界一流大学及学科竞争力评价的意义、理念与实践

美国出版的《基本科学指标》(ESI)已成为国际性的高水平的权威评价工具。我们利用ESI作为原始数据来源,对世界知名大学和科研院所的科研竞争力进行了科学、合理、客观、公正的评价,得到了《世界大学科研竞争力排行榜》、《世界科研机构(包括大学、研究院所)分22个学科科研竞争力排行榜》和《世界大学科研竞争力分指标排行榜》等29个排行榜。评价结果显示,中国大陆科研竞争力列全球20位,比去年前进1位;有49所大学进入了ESI被引量排名前1%的近1207所世界大学排行中,约占4.1%,比去年增加18所。但是这些高校的整体名次都比较靠后,说明中国大学距离世界一流大学的差距还很大,建设世界一流大学的任务非常艰巨,特别是高水平的世界一流的科研机构和成果数量以及国际影响力方面差距更大。但与去年的评价结果相比,我国的整体实力、大学及学科竞争力都有明显的进步,这说明经过若干年的艰苦努力,我国建设世界一流大学和一流学科的目标是完全可以达到的。此次评价对我国政府管理部门、有关领导、各个大学和科研院所以及广大科技和教育工作者都有重要的指导意义和参考价值。     

基于引用评论加权的论文代表作遴选研究

论文代表作的科学遴选是保障代表作评价制度落地的基础工作，对当前“破五唯”的大背景下如何立新标具有重要的理论和方法指导意义。本文首先探析了论文代表作的内涵与遴选视角，在此基础上阐释了遴选模型构建的理论和实践两个思想来源，接着从权威施引者和引用评论等级两个方面综合考量，构建了论文代表作遴选模型。最后，基于物理学领域国家自然科学奖入围项目展开实证研究，结果表明，本文提出的遴选模型是一种典型的“优中选优”模型，能够较为精准地从申请人的众多论文中挑选出代表作。同时，与他引次数和影响因子进行比较分析，进一步证实了本文模型的优越性——更具鉴别力且更稳定。