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融合Altmetrics与引文分析的数据论文学术影响力评价

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Evaluation of the Academic Impact of Data Papers Fused with Altmetrics and Citation Analysis
作者:
翟姗姗;叶丁菱;胡畔;许鑫
作者机构:
华中师范大学信息管理学院,武汉 430079
华东师范大学经济与管理学部信息管理系,上海 200241
[许鑫] 华东师范大学
[翟姗姗; 胡畔; 叶丁菱] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
数据论文;学术影响力评价;引文分析
关键词(英文):
Altmetrics
期刊:
情报学报
ISSN:
1000-0135
年:
2020
卷:
39
期:
7
页码:
710-718
基金类别:
国家社会科学基金青年项目“社会网络中基于用户认知结构的知识标注研究”(17CTQ024);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息管理学院
摘要:
数据论文能够满足科研人员细粒度知识单元的数据需求,促进科学数据的有效再利用,但当前尚缺乏针对数据论文这一特殊学术资源的影响力评价指标与评价方法。本文首先对数据论文的发展现状与学术影响力的评价方法进行了梳理,通过可行性分析发现,融合Altmetrics与引文分析的评价方法能够有效实现对数据论文学术影响力的评价。在此基础上,通过对数据论文自身特性、Altmetrics与引文分析优势融合以及数据论文出版平台特征的考量,提出以数据论文被引对象频次、当年影响因子、下载量为指标的评价模型。最后,以“全球变化科学研究数据出版系统”的数据论文作为实证对象,论证评价指标的效用性与评价模型的...
摘要(英文):
Data papers are a unique academic resource that can meet researchers ' data needs of fine-grained knowledge units and promote the effective reuse of research data. However, there is currently no evaluation index or method to assess their impact. This paper firstly unscrambles the development status of data papers and the methods used for evaluation of their academic influence. Through feasibility analysis, it is found that an evaluation method integrating Altmetrics and Citation Analysis can measure the academic influence of data papers effecti...

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