融合Altmetrics与引文分析的数据论文学术影响力评价

翟姗姗; 叶丁菱; 胡畔; 许鑫

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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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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可行性.实证表明,该模型具有可行性,并且适用性、施引文献质量与时空性等特征是造成数据论文影响力差异的重要原因.

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来源
《情报学报》 |2020年第7期|710-718|共9页
作者
翟姗姗; 叶丁菱; 胡畔; 许鑫;
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作者单位

华中师范大学信息管理学院武汉 430079;

华中师范大学信息管理学院武汉 430079;

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;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
数据论文; 学术影响力评价; Altmetrics; 引文分析;

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