融合创新性与影响力的论文代表作遴选方法研究

作     者：刘佳程 马廷灿 岳名亮 Liu Jiacheng;Ma Tingcan;Yue Mingliang

作者机构：中国科学院武汉文献情报中心武汉430071 中国科学院大学信息资源管理系北京100190 科技大数据湖北省重点实验室武汉430071 

基　　金：中国科学院战略研究与决策支持系统建设专项(项目编号:GHJ-ZLZX-2021-22-2) 中国科学院青年人才专项(青年创新促进会)(项目编号:2019176)的研究成果之一 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2024年第8卷第4期

页      码：88-98页

摘      要：【目的】综合考虑论文的创新性和影响力,提出一种新的论文代表作遴选方法。【方法】基于论文创新性和影响力测度指标,设计代表性指数,遴选代表性指数靠前的论文作为学者的论文代表作。以诺贝尔物理学奖获得者为例,遴选其论文代表作,将平均排名和准确率作为评价指标检验遴选方法的有效性和准确性。选取张涛院士和Hirsch J E教授进行案例分析,使用代表性指数遴选其论文代表作。【结果】实证结果表明,与其他6种遴选方法对比,使用代表性指数遴选论文代表作在平均排名(2.838)和准确率(63.158%)两个指标上均排名第一。【局限】使用的测度指标需要一定的引文积累,可能无法有效选出学者新近做出的重要工作。【结论】所提论文代表作遴选方法具备可行性。

主 题 词：论文代表作 代表作遴选 创新性 影响力 基础研究人才 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 120502[120502] 

核心收录：

D　O　I：10.11925/infotech.2096-3467.2023.0149

馆 藏 号：203127839...