期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于InCites预测高校学科入围ESI前1%时间的方法研究
被引量：
15
1
作者
侯志江
《图书馆工作与研究》
CSSCI
北大核心
2018年第4期37-45,共9页
预测高校潜力学科及其入围ESI前1%的时间对高校学科发展具有重要意义,已成为高校图书馆学科服务的重要工作内容。鉴于现有方法在准确度、可靠性和易操作性方面存在一定的缺陷,本文借助InCites数据库,提出一种基于学科发展态势分析的预...
预测高校潜力学科及其入围ESI前1%的时间对高校学科发展具有重要意义,已成为高校图书馆学科服务的重要工作内容。鉴于现有方法在准确度、可靠性和易操作性方面存在一定的缺陷,本文借助InCites数据库,提出一种基于学科发展态势分析的预测方法,使预测结果的可靠性有所提升。实践证明,该方法能够较为准确地预测高校学科入围ESI前1%的时间,且具有可操作性强、易推广等优点。
展开更多
关键词
潜力学科预测
入围时间预测
基本科学指标
学科服务
下载PDF
职称材料
基于时间序列模型的高水平学科预测研究
被引量：
11
2
作者
王雪
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2019年第6期45-49,117,共6页
[目的/意义]能否入围ESI前1%是衡量学科国际水平的重要标志,鉴于我国"双一流"建设背景,寻求一种科学有效的方法,以实现潜力学科入围ESI前1%的准确性时间预测,对于当前的潜力学科研究体系具有极其重要的意义。[方法/过程]以Wo...
[目的/意义]能否入围ESI前1%是衡量学科国际水平的重要标志,鉴于我国"双一流"建设背景,寻求一种科学有效的方法,以实现潜力学科入围ESI前1%的准确性时间预测,对于当前的潜力学科研究体系具有极其重要的意义。[方法/过程]以WoS作为模拟ESI统计的数据源,并提出时间节点错位比较以及引入被引转换比值的方式,减弱两个平台的数据统计差异,以提高潜力学科分析的准确性。又基于ESI统计数据的滚动周期性,引入时间序列的预测模型,并将该方法应用于南京工业大学和北京化工大学潜力学科的实证研究中。[结果/结论]研究结果证明,时间序列模型可以有效地拟合出潜力学科的发展趋势,准确地识别出潜力学科的入围时间,为潜力学科的预测研究提出了一种比较有效的方法。
展开更多
关键词
WEB
of
SCIENCE
ESI
学科评价
时间序列
潜力学科
入围时间预测
下载PDF
职称材料
基于时间序列分析法的ESI前1%学科入围时间预测模型
被引量：
7
3
作者
朱文佳
朱莉
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2019年第10期137-145,共9页
[目的/意义]预测ESI前1%学科入围时间对于各个研究型机构把握学科发展全局有很高的价值,也是高校图书馆非常重要的学科服务内容。文章介绍了一种预测模型,先用误差修正因子消除不同数据库被引频次的差异,然后分别对机构被引频次时间序列...
[目的/意义]预测ESI前1%学科入围时间对于各个研究型机构把握学科发展全局有很高的价值,也是高校图书馆非常重要的学科服务内容。文章介绍了一种预测模型,先用误差修正因子消除不同数据库被引频次的差异,然后分别对机构被引频次时间序列和ESI入围阈值时间序列进行预测,得到两条时间序列及其预测值曲线的交点,交点之后的第一个ESI更新时间即为入围时间。[方法/过程]文章采用时间序列分析法,用ARIMA模型拟合目标机构ESI被引频次预估值时间序列,用温特斯季节指数平滑模型拟合ESI入围阈值时间序列。[结果/结论]以复旦大学经济与商学为例进行实证研究,结果预测模型在两个时间序列上都有较高的拟合度,得出的入围时间预测值可信度较高。
展开更多
关键词
ESI
时间序列
潜力学科
InCites
WEB
of
SCIENCE
预测模型
原文传递
题名
基于InCites预测高校学科入围ESI前1%时间的方法研究
被引量：
15
1
作者
侯志江
机构
中国科学院大学
天津理工大学图书馆
出处
《图书馆工作与研究》
CSSCI
北大核心
2018年第4期37-45,共9页
基金
天津市哲学社会科学研究规划项目"基于网络问答社区开展协作式新型知识服务的实证研究"(项目编号:TJTQ16-003Q)研究成果之一
文摘
预测高校潜力学科及其入围ESI前1%的时间对高校学科发展具有重要意义,已成为高校图书馆学科服务的重要工作内容。鉴于现有方法在准确度、可靠性和易操作性方面存在一定的缺陷,本文借助InCites数据库,提出一种基于学科发展态势分析的预测方法,使预测结果的可靠性有所提升。实践证明,该方法能够较为准确地预测高校学科入围ESI前1%的时间,且具有可操作性强、易推广等优点。
关键词
潜力学科预测
入围时间预测
基本科学指标
学科服务
Keywords
potential
discipline
prediction
Time
prediction
ESI
Subject
service
分类号
G250.2 [文化科学—图书馆学]
下载PDF
职称材料
题名
基于时间序列模型的高水平学科预测研究
被引量：
11
2
作者
王雪
机构
南京工业大学图书馆
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2019年第6期45-49,117,共6页
文摘
[目的/意义]能否入围ESI前1%是衡量学科国际水平的重要标志,鉴于我国"双一流"建设背景,寻求一种科学有效的方法,以实现潜力学科入围ESI前1%的准确性时间预测,对于当前的潜力学科研究体系具有极其重要的意义。[方法/过程]以WoS作为模拟ESI统计的数据源,并提出时间节点错位比较以及引入被引转换比值的方式,减弱两个平台的数据统计差异,以提高潜力学科分析的准确性。又基于ESI统计数据的滚动周期性,引入时间序列的预测模型,并将该方法应用于南京工业大学和北京化工大学潜力学科的实证研究中。[结果/结论]研究结果证明,时间序列模型可以有效地拟合出潜力学科的发展趋势,准确地识别出潜力学科的入围时间,为潜力学科的预测研究提出了一种比较有效的方法。
关键词
WEB
of
SCIENCE
ESI
学科评价
时间序列
潜力学科
入围时间预测
Keywords
Web
of
Science
ESI
discipline
evaluation
time
series
potential
discipline
time
prediction
分类号
G353.1 [文化科学—情报学]
下载PDF
职称材料
题名
基于时间序列分析法的ESI前1%学科入围时间预测模型
被引量：
7
3
作者
朱文佳
朱莉
机构
复旦大学图书馆
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2019年第10期137-145,共9页
文摘
[目的/意义]预测ESI前1%学科入围时间对于各个研究型机构把握学科发展全局有很高的价值,也是高校图书馆非常重要的学科服务内容。文章介绍了一种预测模型,先用误差修正因子消除不同数据库被引频次的差异,然后分别对机构被引频次时间序列和ESI入围阈值时间序列进行预测,得到两条时间序列及其预测值曲线的交点,交点之后的第一个ESI更新时间即为入围时间。[方法/过程]文章采用时间序列分析法,用ARIMA模型拟合目标机构ESI被引频次预估值时间序列,用温特斯季节指数平滑模型拟合ESI入围阈值时间序列。[结果/结论]以复旦大学经济与商学为例进行实证研究,结果预测模型在两个时间序列上都有较高的拟合度,得出的入围时间预测值可信度较高。
关键词
ESI
时间序列
潜力学科
InCites
WEB
of
SCIENCE
预测模型
Keywords
ESI
time
series
potential
discipline
InCites
Web
of
Science
prediction
model
分类号
G353.1 [文化科学—情报学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于InCites预测高校学科入围ESI前1%时间的方法研究
侯志江
《图书馆工作与研究》
CSSCI
北大核心
2018
15
下载PDF
职称材料
2
基于时间序列模型的高水平学科预测研究
王雪
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2019
11
下载PDF
职称材料
3
基于时间序列分析法的ESI前1%学科入围时间预测模型
朱文佳
朱莉
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2019
7
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
