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文章运用文献计量学的相关理论和方法,以中国学术期刊网全文数据库（ CNKI）1988～2013年的研究论文为样本,分析了国内馆藏评价研究文献的增长规律、来源期刊规律、作者分布规律和研究热点等。 相似文献
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目的:通过对国内有关硒与癌症发生的相关文献进行循证医学评价来了解目前相关文献的质量现状.方法:在生物医学文献数据库中以"硒"和"癌症"为主题词检索建库至2014年6月的相关文献,对检出的文献进行筛选后,利用九级证据评价标准及M量表对所纳入的文献进行评价.结果:九级评价标准:纳入的376篇文献中系统评价/Meta分析的文献为0篇,随机对照试验(RCT)文献33篇,其他343篇.M量表:33篇RCT文献评价结果中4分的文献有3篇,未见大于4分的文献.结论:九级评价结果:目前国内有关硒与癌症关系的研究中,动物研究和体外研究占多数,RCT研究相对较少,系统评价/Meta分析文献未见.M量表评价结果:目前国内有关硒与癌症发生相关文献的质量整体水平不高,在实验研究设计中存在很多问题,有待进一步提高.高质量证据的研究表明硒具有防癌治癌的作用,硒制剂能够增强一些化疗药物的疗效,并且减少化疗或放疗对人体产生的副作用. 相似文献
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[目的/意义]通过梳理我国学术代表作评价研究的现状和发展脉络,厘清当前研究方向,归纳总结相关研究的特点,为学术代表作及其相关领域的研究提供参考和借鉴。[方法/过程]采用文献调研法和内容分析法,在广泛深入阅读国内相关文献的基础上,从概念内涵、特征规律、遴选标准、评价方法、实践应用5个方面较为详尽地梳理国内学术代表作研究的主要成果和研究现状,并进行总结与展望。[结果/结论]国内学术代表作评价研究涉及多个层面,取得了丰硕成果,也存在一些不足之处。目前研究重点是代表作的评价方法,尚未形成统一的代表作评价方法,且实证研究较少。未来研究中应该加强分类评价、信息化评价,引入第三方评价,更加注重学术成果本身的质量,构建基于文本内容和引文网络两个层面的学术代表作评价。 相似文献
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目的：通过对国内有关硒与胃癌关系研究的文献进行分析,了解目前国内相关研究现状,且为临床医生提供循征医学证据。方法：在中国知网、万方等数据库中检索有关硒与胃癌研究的文献,并运用循征医学评价方法——Jadad 量表,对文献质量及目前研究情况进行分析。结果：经手工和电子数据库检索共得国内硒与胃癌关系研究的文献488 篇,纳入研究的文献283 篇,经Jadad 量表对其进行评价,得到0 分的文献共271 篇（95.76%）,1 分的文献共11 篇（3.89%）,2 分的文献1 篇（0.35%）,大于3分的文献未见。结论：我国有关硒与胃癌关系的临床研究文献质量总体水平较低,有待进一步提高。 相似文献
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促进文献信息资源保障活动高质量发展,需要加强保障质量评价。为了解国内文献信息资源保障质量评价研究发展动态,通过对有关研究的内容进行系统分析发现,现有研究对相关概念、评价指标体系进行了充分讨论,但重要概念界定不清晰、评价体系分析不全面、实证研究比较缺乏等问题仍较为明显。研究认为,后续研究应进一步厘清有关概念,完善评价理论与方法,全面分析评价体系,构建覆盖保障活动各要素、全过程的评价指标体系。此外,也应加强评价实践的调研,注重评价实证研究的发展,并适当拓展评价对象。 相似文献
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近十年国内图书馆馆藏评价方法研究述评 总被引：1，自引：0，他引：1
对2001年以来国内图书馆馆藏评价方法的研究文献作了调研,对传统馆藏评价方法、数字馆藏评价方法以及运用各种数学工具的馆藏评价方法研究的新进展等进行了分析和总结,指出当前研究中存在的主要问题,并提出今后在建立科学、通用的馆藏评价方法,开发馆藏评价系统,加强应用研究等方面需要继续探讨的问题。 相似文献
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重构文献信息资源保障体系以适应新时代文献信息资源需求变化、信息技术变革,是我国文献信息资源保障所需要解决的关键问题。通过梳理国内文献信息资源保障体系研究,研究发现,一方面,国内文献信息资源保障体系研究日趋完善,内容包括文献信息资源建设、文献信息资源服务、文献信息资源保障评价等。另一方面,国内文献信息资源保障体系研究也存在一些问题,如保障主体分析不足、保障评价不全面等。研究提出,新时代我国文献信息资源保障体系研究应加强文献信息资源需求分析,完善理论框架构建,优化管理体制与运行机制,推进面向智慧服务的发展路径研究以及强化文献信息资源保障体系评价。 相似文献
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[目的/意义]创造力是创新的前提和基础,创造力评价是创造力研究的核心内容。面向科研领域,从情报学视角调研利用文献计量方法评价科学创造力的研究现状,为后续研究提供参考和借鉴。[方法/过程]基于国内外文献调研,从基本概念、应用发展历程及独立评价指标比较分析几个方面介绍和评述文献计量评价科学创造力的发展情况。[结果/结论]利用文献计量手段对科学创造力进行评价,为情报学学科参与科技创新提供了新的切入点,无论是国内还是国外,相关研究均有待深入,后续可从理论探索、知识评价、合理评价几个方向进行拓展。 相似文献
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陈雪珍 《中华医学图书馆杂志》2011,(2):5-7
介绍了医学F1000因子的概念和计算公式,选取医学F1000网站部分文献,通过其F1000因子与其所在期刊影响因子的比较,发现医学F1000与影响因子在评价对象、评价方法、组织文献方法等方面的不同,建议在评价文献质量时应综合应用这两项指标。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2019,13(2):485-499
With the growing number of published scientific papers world-wide, the need to evaluation and quality assessment methods for research papers is increasing. Scientific fields such as scientometrics, informetrics, and bibliometrics establish quantified analysis methods and measurements for evaluating scientific papers. In this area, an important problem is to predict the future influence of a published paper. Particularly, early discrimination between influential papers and insignificant papers may find important applications. In this regard, one of the most important metrics is the number of citations to the paper, since this metric is widely utilized in the evaluation of scientific publications and moreover, it serves as the basis for many other metrics such as h-index. In this paper, we propose a novel method for predicting long-term citations of a paper based on the number of its citations in the first few years after publication. In order to train a citation count prediction model, we employed artificial neural network which is a powerful machine learning tool with recently growing applications in many domains including image and text processing. The empirical experiments show that our proposed method outperforms state-of-the-art methods with respect to the prediction accuracy in both yearly and total prediction of the number of citations. 相似文献
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《Journal of Informetrics》2023,17(4):101450
Although the novelty of scientific publications has been the subject of previous studies, most have examined the distribution of references in the bibliography, which may not be effective in capturing implied scientific knowledge. We propose an analytical framework for measuring the novelty of scientific publications using a paper's title. At the heart of the framework, fastText is used to construct a vector space model in which papers with similar scientific knowledge are located close to each other, and the local outlier factor is used to measure the novelty of scientific knowledge implied in the papers on a numerical scale. The feasibility and validity of the analytical framework were assessed by comparing the average novelty scores of papers recommended with novelty-related tags in Faculty Opinions to those of papers without such tags. This case study of 15,653 papers published in a biomedical journal confirms that our framework is a useful complementary tool for the continuous assessment of the novelty of scientific publications and can serve as a starting point for developing more general models. 相似文献
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基于F1000与WoS的同行评议与文献计量相关性研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为比较同行评议与文献计量方法在科学评价中的有效性及相关性,选取F1000以及Web of Science数据库,采用SPSS16.0软件,将近2000篇论文的F1000因子与Web of Science数据库中指标进行相关性比较。结果显示,F1000因子与统计区间内的被引频次呈显著正相关,同时一些F1000因子很高的论文并没有高频被引,反之亦然。结论指出:从统计学的视角,文献计量指标与同行评议结果具有正向相关性,但是无论是同行评议还是文献计量,单独作为科学评价标准都会有失偏颇,以引文分析为代表的定量指标与同行评议方法的结合将是未来科学评价的主流。 相似文献
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[目的/意义]问题和方法是学术论文的重要组成部分。将散落在学术论文中的问题与方法进行有效组织,例如问题与方法识别及其之间的关系抽取,可挖掘学术论文中的隐性知识,促进学科的方法体系和问题体系构建。对学术论文中问题与方法识别及其关系抽取的相关研究工作的梳理,有助于把握该研究的发展趋势、发现该研究中存在的不足,并为未来的工作提供借鉴和指导。[方法/过程]在学术论文的问题和方法的挖掘方面,现有研究围绕4个研究点展开,分别是问题与方法及其关系定义、问题与方法及其关系标注数据集构建、问题与方法识别及其关系抽取的模型设计以及问题与方法及其关系的应用。本文分别对这4个研究点进行梳理,归纳总结现有学术论文中问题和方法知识挖掘的现状。[结果/结论]分析发现,在问题与方法的相关定义中,较少结合科学哲学中的问题学等理论进行定义;在问题与方法数据集构建中,存在数据集重复标注的现象,另外,开源数据集集中在自然科学领域且一般为英语语料,中文开源语料稀缺;在问题与方法识别及其关系抽取中,现有抽取模型性能较低;有关问题和方法的研究不应止步于词语识别和关系抽取,需对挖掘出的知识进行深入分析和应用。 相似文献
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杨兆弘 《中华医学图书馆杂志》2014,(3):62-65
目前,我国学术论文出现明显向SCI等数据库收录期刊及核心期刊的现象。本文探究了这种流向的原因,指出发表论文的客观要求、科研人员的自利性因素、科研评价的导向与推动、科研人员的投稿偏好性等是影响学术论文发表的重要因素,并提出有效完善科研评价制度、客观分析科研人员自利性因素,制定学术道德的相应规范、提高期刊质量和完善学术出版规范是吸引高质量论文的措施。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2022,16(4):101333
The number of clinical citations received from clinical guidelines or clinical trials has been considered as one of the most appropriate indicators for quantifying the clinical impact of biomedical papers. Therefore, the early prediction of clinical citation count of biomedical papers is critical to scientific activities in biomedicine, such as research evaluation, resource allocation, and clinical translation. In this study, we designed a four-layer multilayer perceptron neural network (MPNN) model to predict the clinical citation count of biomedical papers in the future by using 9,822,620 biomedical papers published from 1985 to 2005. We extracted ninety-one paper features from three dimensions as the input of the model, including twenty-one features in the paper dimension, thirty-five in the reference dimension, and thirty-five in the citing paper dimension. In each dimension, the features can be classified into three categories, i.e., the citation-related features, the clinical translation-related features, and the topic-related features. Besides, in the paper dimension, we also considered the features that have previously been demonstrated to be related to the citation counts of research papers. The results showed that the proposed MPNN model outperformed the other five baseline models, and the features in the reference dimension were the most important. In all the three dimensions, the citation-related and topic-related features were more important than the clinical translation-related features for the prediction. It also turned out that the features helpful in predicting the citation count of papers are not important for predicting the clinical citation count of biomedical papers. Furthermore, we explored the MPNN model based on different categories of biomedical papers. The results showed that the clinical translation-related features were more important for the prediction of clinical citation count of basic papers rather than those papers closer to clinical science. This study provided a novel dimension (i.e., the reference dimension) for the research community and could be applied to other related research tasks, such as the research assessment for translational programs. In addition, the findings in this study could be useful for biomedical authors (especially for those in basic science) to get more attention from clinical research. 相似文献
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从高被引与零被引论文的引文结构差异看Research Front与Research Frontier的区别 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]借助引文分析与其他文献计量学研究方法对特定领域的"研究前沿"进行分析,是目前情报学研究的重要课题。但是中文"研究前沿"实际对应于Research Front与Research Frontier两个具有不同内涵的英文术语,厘清这两个术语关系有助于学者改进并正确应用"研究前沿"分析方法。[方法/过程]在分析Research Frontier与Research Front两个概念交集关系模型的基础上,以Scientometrics和JASIST两种期刊为样本,检验了常见Research Front引文分析指标的可靠性。[结果/结论]实证研究结果显示,尽管高被引论文比零被引在引文的新颖性、热点性、耦合关联性上具有相对显著的优势,但这些特征指标并不能高效地映射潜在的高被引论文。因此,Research Front与Research Frontier是具有显著差异的不同概念,学者们应该对这两组概念进行更为深入的讨论。 相似文献