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Deciphering the Department-Discipline Relationships within a University through Bibliometric Analysis of Publications Aided with Multivariate Techniques

机译：解读部门与学科的关系 在大学内通过文献计量分析 多元技术辅助的出版物

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摘要

This study explores a practical approach todecipher the department-discipline relationships between theorganizational research units dedicated to natural science,technology, engineering & medical (STEM) fields and 22disciplinary categories used in Essential Science Indicatorsdatabase (ESI 22 fields), for a Japanese national university asseen in a set of peer-reviewed journal publications (articles &reviews) indexed in the Web of Science (WoS) Core Collectiondatabase for a 5-years period. The procedure involved severalsteps such as (i) identification of publications of eachorganizational research unit through disambiguation of theaffiliation data; (ii) assigning each publication to thecorresponding ESI field based on journal title; (iii) aggregatingbibliometric information of all publications for each researchunit and discipline, and (iv) performing multivariate analysis,e.g., clustering and correspondence analysis, to extract proximityrelationships and internal structures that enable regrouping theobtained data and visualizing them using two-dimensional plotsand bar diagrams. This approach may be easily adapted foranalysis using other available disciplinary (subject areas orcategories) schemes. Moreover, such analysis can be furtherextended to lower hierarchical levels, such as research divisionsor research teams comprising a complex multidisciplinarydepartment. The proposed affiliation-based analysis is useful forinitial understanding the disciplinary contribution of theuniversity departments to overall research output, e.g., foranalysis of ranking based on performance for past 5-6 yearstracing past history. It can be easily adapted to the bottom-upresearch performance analysis (based on current researchers)required for research administration or research strategyformulation based on the research output of the immediate past.
机译：这项研究探索了一种实用的方法，用于对日本国立大学的自然科学，技术，工程和医学（STEM）领域的组织研究单位与本质科学指标数据库（ESI 22领域）中使用的22个学科类别之间的学科之间的关系进行解释。在Web of Science（WoS）核心馆藏数据库中建立索引的一组经过同行评审的期刊出版物（文章和评论），为期5年。该程序涉及多个步骤，例如：（i）通过消除隶属关系数据的歧义来识别每个组织研究单位的出版物； （ii）根据期刊标题将每个出版物分配给相应的ESI字段； （iii）汇总每个研究单位和学科的所有出版物的文献计量信息，以及（iv）进行多元分析（例如聚类和对应分析），以提取邻近关系和内部结构，从而能够重新组合获得的数据并使用二维图和条形图对其进行可视化。使用其他可用的学科（学科领域或类别）方案，可以轻松地将该方法用于分析。此外，此类分析可以进一步扩展到较低的层次级别，例如组成复杂的多学科部门的研究部门或研究团队。所提出的基于隶属关系的分析对于初步了解大学部门对整体研究成果的学科贡献很有用，例如，可以根据过去5-6年的表现对过去的历史进行排名分析。它可以轻松地适应自下而上的研究绩效分析（基于当前研究人员），以基于近期的研究成果进行研究管理或研究策略制定。

著录项

  • 作者

    Pitambar, Gautam;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
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