探究科学基金项目与产出论文的相关性,有助于拓宽科学基金绩效评价的分析维度,对提高科学基金管理水平具有重要意义。本研究从内容相关性的角度出发,引入科学基金项目与产出论文目标一致性的概念,在此基础上提出了基于学科分类和文本主...探究科学基金项目与产出论文的相关性,有助于拓宽科学基金绩效评价的分析维度,对提高科学基金管理水平具有重要意义。本研究从内容相关性的角度出发,引入科学基金项目与产出论文目标一致性的概念,在此基础上提出了基于学科分类和文本主题的目标一致性识别方法,并以国家自然科学基金委员会(National Natural Science Foundation of China,NSFC)资助的项目为例,验证了该方法的科学性和有效性。研究发现,有大量的NSFC项目与其产出论文的目标一致程度较低,且不同目标一致性特征的NSFC项目在各维度上的分布有很大差异。其中,“低学科相似度-低文本相似度”项目在更具影响力的国家自然科学基金重点项目和国家杰出青年科学基金项目中占比更高。结果表明,本研究提出的目标一致性识别方法可以有效弥补单一视角的不足,实现对科学基金项目与产出论文目标一致性的多维度综合识别,为科学基金绩效评价提供了一个新的角度和解决思路。展开更多
应用基于期刊互引分析的聚类算法对Web of Science中自然科学、社会科学与人文艺术领域八千余种期刊进行聚类分析,将期刊聚类结果与SOOI"专家"分类体系做对比分析,将二者结构的一致部分定义为"学科内核",其余部分则...应用基于期刊互引分析的聚类算法对Web of Science中自然科学、社会科学与人文艺术领域八千余种期刊进行聚类分析,将期刊聚类结果与SOOI"专家"分类体系做对比分析,将二者结构的一致部分定义为"学科内核",其余部分则为"学科外围"。所有学科内核形成了科学结构之网的网上纽结,展示了科学知识的差异性和学科的多样性。学科外围则展现了学科的分化、不同学科的交叉与融合、理论的渗透和方法的移植,以及理论学科和应用学科的相互作用等结构特征。展开更多
应用基于期刊"引文-文本"拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8 305余种期刊进行聚类分析,并将期刊混合聚类结果与基本科学指标ESI学科分类体系进行比较研究。对于聚类结果与ESI体系相一...应用基于期刊"引文-文本"拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8 305余种期刊进行聚类分析,并将期刊混合聚类结果与基本科学指标ESI学科分类体系进行比较研究。对于聚类结果与ESI体系相一致的期刊,认为其具有较强的"学科关联度",定义为相应学科领域的"学科内核",其余部分则为"学科外围"。"内核期刊"界定了相应学科的核心知识范围,"外围期刊"则诠释了不同学科的分化和交叉融合等结构特征。展开更多
[目的/意义]论文学科分类是科学计量学领域的核心问题之一,对于科研评价实践具有重要意义。[方法/过程]本研究提出了一种基于多代参考文献的单篇学术论文学科分类方法,其核心是基于对目标文献多代参考文献信息的挖掘形成较为完整的学科...[目的/意义]论文学科分类是科学计量学领域的核心问题之一,对于科研评价实践具有重要意义。[方法/过程]本研究提出了一种基于多代参考文献的单篇学术论文学科分类方法,其核心是基于对目标文献多代参考文献信息的挖掘形成较为完整的学科结构,进而为目标文献分配1~3个学科类别。为验证该方法的有效性,本研究以1999—2018年Web of Science核心合集所收录的学术论文作为研究对象,对单篇论文的学科分类效果进行比较,并从学科领域和期刊层面展开应用场景的探讨。[结果/结论]结果表明,利用多代参考文献的学科类别信息可以降低目标文献中学科分类的熵值,有效提升单篇学术论文的学科分类效果;通过运用不同的权重设置规则和多学科科学处理策略,可以在一定程度上解决多学科期刊文献的学科分类问题,并且可以为跨学科学术论文的识别提供可行方案。展开更多
[目的/意义]全文引文分析以施引文献的全文数据为研究对象,从引文在施引文献中的引用位置、引用语境、引用情感和引用强度等方面揭示引文特征,可以从语句层面和语篇层面加深对引用内涵的理解,进而更好地辅助科学评价。[方法/过程]基于We...[目的/意义]全文引文分析以施引文献的全文数据为研究对象,从引文在施引文献中的引用位置、引用语境、引用情感和引用强度等方面揭示引文特征,可以从语句层面和语篇层面加深对引用内涵的理解,进而更好地辅助科学评价。[方法/过程]基于Web of Science核心合集中新近提供的被引参考文献深度分析功能数据,以2021年出版且拥有被引参考文献深度分析模块的1582篇图书情报领域论文数据作为研究样本,批量获取全文引用的相关图表信息和相对应的文献著录信息。借助文本分析与可视化工具从引用位置、引用语境、引用强度3个方面分析引文特征。在此基础上,引入学科交叉测度指标,分别测度不同文献章节位置和功能模块上的交叉程度,从而揭示目标文献的学科交叉特征。[结果/结论]Web of Science提供的被引参考文献深度分析功能为实现大规模全文本引文分析提供了重要数据基础,但当前版本还存在拥有被引参考文献深度分析模块的论文覆盖率低、引用情感分类模糊、引用动机缺少明确规范等问题。图书情报是一个注重跨学科交叉、多学科融合的领域,通过探究图书情报领域论文的引文特征,进而基于全文引文信息深入挖掘学科交叉特征,对于增强公众对图书情报学科的理解与认知有重要价值。展开更多
文摘探究科学基金项目与产出论文的相关性,有助于拓宽科学基金绩效评价的分析维度,对提高科学基金管理水平具有重要意义。本研究从内容相关性的角度出发,引入科学基金项目与产出论文目标一致性的概念,在此基础上提出了基于学科分类和文本主题的目标一致性识别方法,并以国家自然科学基金委员会(National Natural Science Foundation of China,NSFC)资助的项目为例,验证了该方法的科学性和有效性。研究发现,有大量的NSFC项目与其产出论文的目标一致程度较低,且不同目标一致性特征的NSFC项目在各维度上的分布有很大差异。其中,“低学科相似度-低文本相似度”项目在更具影响力的国家自然科学基金重点项目和国家杰出青年科学基金项目中占比更高。结果表明,本研究提出的目标一致性识别方法可以有效弥补单一视角的不足,实现对科学基金项目与产出论文目标一致性的多维度综合识别,为科学基金绩效评价提供了一个新的角度和解决思路。
文摘应用基于期刊互引分析的聚类算法对Web of Science中自然科学、社会科学与人文艺术领域八千余种期刊进行聚类分析,将期刊聚类结果与SOOI"专家"分类体系做对比分析,将二者结构的一致部分定义为"学科内核",其余部分则为"学科外围"。所有学科内核形成了科学结构之网的网上纽结,展示了科学知识的差异性和学科的多样性。学科外围则展现了学科的分化、不同学科的交叉与融合、理论的渗透和方法的移植,以及理论学科和应用学科的相互作用等结构特征。
文摘应用基于期刊"引文-文本"拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8 305余种期刊进行聚类分析,并将期刊混合聚类结果与基本科学指标ESI学科分类体系进行比较研究。对于聚类结果与ESI体系相一致的期刊,认为其具有较强的"学科关联度",定义为相应学科领域的"学科内核",其余部分则为"学科外围"。"内核期刊"界定了相应学科的核心知识范围,"外围期刊"则诠释了不同学科的分化和交叉融合等结构特征。
文摘[目的/意义]论文学科分类是科学计量学领域的核心问题之一,对于科研评价实践具有重要意义。[方法/过程]本研究提出了一种基于多代参考文献的单篇学术论文学科分类方法,其核心是基于对目标文献多代参考文献信息的挖掘形成较为完整的学科结构,进而为目标文献分配1~3个学科类别。为验证该方法的有效性,本研究以1999—2018年Web of Science核心合集所收录的学术论文作为研究对象,对单篇论文的学科分类效果进行比较,并从学科领域和期刊层面展开应用场景的探讨。[结果/结论]结果表明,利用多代参考文献的学科类别信息可以降低目标文献中学科分类的熵值,有效提升单篇学术论文的学科分类效果;通过运用不同的权重设置规则和多学科科学处理策略,可以在一定程度上解决多学科期刊文献的学科分类问题,并且可以为跨学科学术论文的识别提供可行方案。
文摘[目的/意义]全文引文分析以施引文献的全文数据为研究对象,从引文在施引文献中的引用位置、引用语境、引用情感和引用强度等方面揭示引文特征,可以从语句层面和语篇层面加深对引用内涵的理解,进而更好地辅助科学评价。[方法/过程]基于Web of Science核心合集中新近提供的被引参考文献深度分析功能数据,以2021年出版且拥有被引参考文献深度分析模块的1582篇图书情报领域论文数据作为研究样本,批量获取全文引用的相关图表信息和相对应的文献著录信息。借助文本分析与可视化工具从引用位置、引用语境、引用强度3个方面分析引文特征。在此基础上,引入学科交叉测度指标,分别测度不同文献章节位置和功能模块上的交叉程度,从而揭示目标文献的学科交叉特征。[结果/结论]Web of Science提供的被引参考文献深度分析功能为实现大规模全文本引文分析提供了重要数据基础,但当前版本还存在拥有被引参考文献深度分析模块的论文覆盖率低、引用情感分类模糊、引用动机缺少明确规范等问题。图书情报是一个注重跨学科交叉、多学科融合的领域,通过探究图书情报领域论文的引文特征,进而基于全文引文信息深入挖掘学科交叉特征,对于增强公众对图书情报学科的理解与认知有重要价值。
