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不同學(xué)科期刊使用次數(shù)和影響因子的相關(guān)性分析*

2019-04-25 07:39鄭民丁佐奇
出版與印刷 2019年1期
關(guān)鍵詞:影響力次數(shù)論文

鄭民 丁佐奇

影響因子(Impact Factor,IF)是衡量期刊學(xué)術(shù)影響力的重要指標(biāo)之一,廣泛應(yīng)用于期刊、論文、學(xué)科、機(jī)構(gòu)和人才評價當(dāng)中,在我國科研績效評價中發(fā)揮著重要的導(dǎo)向作用[1]。評價期刊的其他指標(biāo)還有被引頻次、下載量、使用次數(shù)、即年指標(biāo)、特征因子、基金論文比等。被引頻次和下載量是反映學(xué)術(shù)論文影響力的兩個基礎(chǔ)指標(biāo)。近年來,國內(nèi)外學(xué)者利用各大數(shù)據(jù)庫對下載量和被引頻次的相關(guān)性進(jìn)行了廣泛的探討[2]。筆者早期曾對高被引論文和高下載論文的相關(guān)性進(jìn)行過研究,發(fā)現(xiàn)兩者重合的論文很少[3]。后來通過文獻(xiàn)閱讀及深入研究發(fā)現(xiàn),時間跨度的選擇可能是造成下載量與被引頻次的相關(guān)性研究未能形成定論的主要原因,由于被引頻次和下載次數(shù)出現(xiàn)的高峰期不一致,對同一出版時間段內(nèi)的高被引論文和高下載論文進(jìn)行相關(guān)性研究并不合適,而是應(yīng)該研究高被引論文自身下載和被引的相關(guān)性,或者用早期的下載量和后續(xù)的被引頻次進(jìn)行相關(guān)分析。最新研究結(jié)果顯示,雖然少數(shù)論文出現(xiàn)量引背離現(xiàn)象,但整體上論文使用與被引之間存在共性[4,5]。此外,由于不同學(xué)科的規(guī)模及學(xué)科性質(zhì)差異很大,導(dǎo)致不同學(xué)科論文被引量和下載量存在較大差異,因此,直接比較不同學(xué)科論文的被引量和下載量是不科學(xué)的[6]。

WoS(Web of Science )數(shù)據(jù)庫在2015年9月新增了“文獻(xiàn)級別用量指標(biāo)”,即論文使用次數(shù),反映某篇論文滿足用戶信息需要的次數(shù),具體表現(xiàn)為用戶點(diǎn)擊了指向出版商處全文的鏈接(通過直接鏈接或 Open URL),或是對論文進(jìn)行了保存以便在題錄管理工具中使用,后者就是期刊評價中常說的下載量,也就是說,WoS使用次數(shù)理論上是大于下載量的。使用次數(shù)每天更新一次,目前,尚未見到對期刊使用次數(shù)和影響因子相關(guān)性進(jìn)行研究的報道,本文擬利用WoS和JCR(Journal Citation Reports)對中國SCI期刊使用次數(shù)和影響因子的相關(guān)性進(jìn)行分析,并分學(xué)科探討這兩者間的相關(guān)性,旨在將下載量和被引頻次的相關(guān)性研究拓展到使用次數(shù)和影響因子的相關(guān)性研究,為拓展期刊評價手段提供思路,為期刊選題組稿及宣傳推廣提供參考。

一、研究對象與方法

1.研究對象

研究中國SCI期刊的使用次數(shù)和影響因子的相關(guān)性,以及不同學(xué)科SCI期刊的使用次數(shù)和影響因子的相關(guān)性。數(shù)據(jù)檢索日期為2018年2月。

2.研究方法

為了更好地契合影響因子的計算公式,用前兩年論文的使用次數(shù)和影響因子作為兩個變量,進(jìn)行相關(guān)性分析。其中使用次數(shù)是利用WoS數(shù)據(jù)庫查詢各期刊2014年至2015年論文的使用次數(shù),影響因子是利用JCR查詢各期刊2016年的影響因子。采用GraphPad Prism 6.01軟件分析數(shù)據(jù),Pearson相關(guān)性分析,雙尾,置信區(qū)間95%??傮w相關(guān)系數(shù)P<0.05時,則差異顯著,其結(jié)果具有統(tǒng)計學(xué)意義;樣本相關(guān)系數(shù)r越接近于1或–1,兩個變量之間的相關(guān)度越強(qiáng),相關(guān)系數(shù)r越接近于0,兩個變量之間的相關(guān)度越弱。

二、研究結(jié)果

對2016年版JCR中國大陸出版的期刊進(jìn)行統(tǒng)計,去除2014年和2015年使用次數(shù)不全的期刊,共計153種。對這153種期刊進(jìn)行相關(guān)性分析,得到論文使用次數(shù)和期刊影響因子的Pearson相關(guān)系數(shù)。(見表1)

表1 論文使用次數(shù)和期刊影響因子的Pearson相關(guān)系數(shù)

153種SCI期刊的使用次數(shù)和影響因子呈中等相關(guān),差異有顯著性。進(jìn)一步對含有3種以上期刊的學(xué)科進(jìn)行分類統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)在工程學(xué)、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、材料科學(xué)、物理學(xué)、地理學(xué)、地球科學(xué)和光學(xué)這10個學(xué)科期刊的使用次數(shù)和影響因子均呈強(qiáng)相關(guān),且差異有顯著性。環(huán)境科學(xué)學(xué)科期刊的使用次數(shù)和影響因子呈強(qiáng)相關(guān),但差異無顯著性,可能與該學(xué)科期刊種數(shù)較少有關(guān)。

三、分析與討論

近年來,很多專家指出在評估期刊及論文的影響力時被引次數(shù)的權(quán)重應(yīng)該降低,因?yàn)榇蠖鄶?shù)學(xué)術(shù)論文僅被下載閱讀過,但從未被引用過,因此網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的評價指標(biāo)日益引起大家的關(guān)注和重視。陸偉等[7]對圖情領(lǐng)域共19本期刊進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)從期刊角度利用下載頻次預(yù)測被引頻次是可行的。謝娟等[8]對圖情領(lǐng)域的29篇文章的下載次數(shù)和被引頻次進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)二者的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系,提示下載量可以作為科研評價指標(biāo)之一。李燕等[9]研究了海洋學(xué)科的兩種期刊,發(fā)現(xiàn)兩刊近10年被引頻次排名前20論文的下載次數(shù)和被引頻次呈強(qiáng)相關(guān)。

本研究對中國被SCI收錄的期刊進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)無論在整體期刊層面還是在具體學(xué)科層面,期刊的使用次數(shù)均可用于對論文被引頻次乃至期刊影響因子的估測,使得評價時點(diǎn)提前。因此,編輯部在選擇期刊評價指標(biāo)時,要注重評價指標(biāo)對期刊質(zhì)量的引導(dǎo)作用[10]。WoS新增的使用次數(shù)這個指標(biāo),具有實(shí)時、易獲取的特點(diǎn),可用作期刊論文的早期評價及引用指標(biāo)的有效補(bǔ)充。

在目前科技期刊和社交媒體深度融合的大背景下,提高科技期刊的國際傳播能力刻不容緩[11]。期刊可充分利用使用次數(shù)這個指標(biāo)及時做好最新論文的宣傳推介,譬如利用微信和郵件推送以及國際上的TrendMD、SciencOpen等工具平臺推送,并根據(jù)論文的即時受關(guān)注程度適當(dāng)調(diào)整組稿策略,針對學(xué)科熱點(diǎn)及時組織論文約稿,在提高期刊傳播力和學(xué)術(shù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上提升期刊的影響力。

此外,社交媒體相關(guān)指標(biāo)較使用次數(shù)的評價功能更為及時。國際上有研究表明,Elsevier旗下的文獻(xiàn)管理軟件Mendeley,其讀者量實(shí)時反映了文章在科學(xué)社區(qū)內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力,填補(bǔ)了自論文發(fā)表之日起至WoS論文被引信息公布之間的空白,而且閱讀次數(shù)被證明與被引次數(shù)、引用基準(zhǔn)百分比之間具有緊密的關(guān)系,其關(guān)系的強(qiáng)弱隨學(xué)科領(lǐng)域不同而變化。國內(nèi)有研究指出,JCR的期刊影響力主要來源于被引頻次、可引用項(xiàng)目,反映的是期刊在學(xué)界的影響力;Google Scholar擴(kuò)大了期刊信息的傳播范圍、前置了期刊評價;應(yīng)用搜索引擎獲取期刊網(wǎng)站的鏈接數(shù)等描述了期刊傳播階段的影響力,而Altmetric.com將期刊評價延伸到傳播、獲取和利用的全過程[12]。

本研究在較大樣本范圍內(nèi),分學(xué)科對期刊的使用次數(shù)和影響因子的相關(guān)性進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示正相關(guān),本課題組下一步將對社媒指標(biāo)Altmetric評分與使用次數(shù)、被引頻次三者之間的相關(guān)性進(jìn)行研究,為期刊傳播以及期刊評價提供詳實(shí)的資料和參考借鑒。

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