基于引文迭代的科学家评价方法研究

来源 :中国科学院大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangfuliangez
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对于人类社会而言,人才始终是最宝贵的资源,是最重要的财富,是推动经济社会发展的原动力。纵观世界各国,人才始终是国家发展之根基,是科技创新之力量源泉,是决定国家竞争力的关键要素。科学地评价人才是科研事业健康发展的基本前提之一,具有重要的意义。而科学家是整个人才队伍的核心力量、是科技事业的中坚力量,是科技创新的根基,拥有高水平的、领军的科学家对于国家科技竞争力具有决定性的作用。
  科学家的评价工作由来已久,经过多年的发展,已有一些学科如科学学、科学计量学、文献计量学等学科与这项工作密切相关。然而,虽然当前针对科学家评价的研究较多,但在时间维度上还少有考虑,在对论文的影响力进行评估时,也没有具体考虑在论文的引用背后的施引文献的不同所带来的区别。传统的文献计量学观点下,两篇文献如果所发表的期刊相同,且在数据库中的被引频次相同,我们就认为两篇论文的影响力相近,宏观上的讨论通常到此为止。然而事实上,从微观层面来看,这两篇文献的影响力或可能存在很大的差异,这就产生了无法区分相同或相近的被引频次下论文的影响力大小的问题。针对上述问题,本文基于网络结构的迭代方法,同时考虑期刊本身的影响因子和引文网络所代表的引用关系,对论文的影响力进行评价,从而进一步实现在一定时间窗内对科学家的评价。最后,本文以科睿唯安在2018年评选出的8位中国大陆数学领域的高被引科学家及其高被引论文为对象进行实证研究。研究表明,本文提出的论文影响力评价和科学家评价指数可发现蕴含在被引频次这一数字背后的深层次影响力差异,为进一步区分高被引论文的影响力和测度高被引科学家的影响力提供了新的视角和方法,在理论和方法上是一次全新的尝试和提升。
  本文研究的论文影响力评价指数Q和科学家影响力评价指数F可用于更加准确地分析和评估科学家的影响力,可服务于各个级别的科研管理部门,进而服务于我国在各个领域发现优秀人才和高水平的、领军的科学家。
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