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[目的/意义]根据场论的基本概念和原理对科学引文中知识流动的机理进行分析。[方法/过程]通过物理场中的梯度、散度和旋度3个重要特征参量与知识的势能梯度、扩散和吸收3个性质进行对照比较,论证了知识场的存在。[结果/结论]任何学科之间或学科内部两个节点之间都存在知识势差,并形成知识场力。在知识场力的作用下,科学知识从高势能向低势能流动。科学引文中的知识流动,主要表现为默会知识流动、群体知识流动和个体知识流动。知识流动形成不同学科之间知识的相互交叉渗透,促使学科分化,产生新的交叉学科。知识场的存在是不争的事实。科学引文过程就是知识流动的过程,知识势差是知识流动的根本动因。 相似文献
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不同学科间知识扩散规律研究——以图书情报学为例 总被引：3，自引：0，他引：3
文章以图书情报学为例,通过引文分析方法,利用CitespaceⅡ可视化软件处理数据,探讨该学科与其他学科间知识扩散的跨学科特征,着重分析了图书情报学与其他学科知识扩散的多样性和凝聚性,研究了不同学科间知识扩散的规律。 相似文献
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从期刊引文分析看经济学学科内部和学科间的知识交流 总被引：1，自引：0，他引：1
本文用通俗易懂的方法向一般读者介绍引文分析在经济学等方面的应用，读者可以从中了解引文的意义，认识经济学中两个重要领域在学科内和学科间知识交流中的作用。同时了解经济学与其相邻的商学学科和基本社会学科等九个学科之间知识交流的类型。 相似文献
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基于专利引文的科学—技术关联探测方法包括三大步骤:以引用关系为纽带,建立代表技术知识的专利方数据集与代表科学知识的论文方数据集之间的对应关系;确定论文方所代表的科学学科和专利方所代表的技术领域;建立科学学科与技术领域间的映射,描述并显示双方的知识溢出关系。但这三大步骤中分别存在以下问题:一是不区分专利对论文的引用类型将导致探测误差;二是依据IPC的分类方法不能反映专利方子技术领域的知识类别;三是现有探测方法中缺失科学论文对技术创新的反向引用计量。 相似文献
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[目的/意义]鉴于引用的本质是知识交流,文章从知识交流的角度深入探究引文中所包含的知识转移类型和方式,为基于引文的学术评价和学科交叉测度研究提供科学依据。[方法/过程]文章选取管理学、文学、物理学、药学、机械学5个学科代表性期刊的600余篇论文,获取其中具有知识认同功能的3855条引文数据,利用引文内容分析方法,从形式和内容两个方面对引文类型、知识转移类型和方式进行了分析。[结果/结论]研究发现：(1)概念性引文、操作性引文、观点性引文和结果性引文存在知识转移;(2)引文知识转移有两种转移类型,三种转移方式。[局限]虽然文章采用定性方法,人工识读分析引文,使判断结果更为精确,但样本包含的学科和引文数量仍然偏少,且仅对中文的期刊论文进行了分析,样本范围有待进一步扩展。 相似文献
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[目的/意义]为把握不同学科之间知识交叉融合程度,全面揭示跨学科知识交流的特征和规律。[方法/过程]文章深入引用内容层面,以引文事件为分析单位,构建了引文事件表示框架、定义了引文事件类型、分析了引文事件权重,然后在此基础上提出了一个囊括多维度的学科关系测度方法,并以经济学和社会学为实证分析对象,对两个学科在2000—2020年间的学科关系进行测度。[结果/结论]将研究结果分别与基于文献直引、引用主题分析以及专家评估法得到的结果进行比较,验证了基于引文事件分析的学科关系测度方法的适用性和可行性。 相似文献
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【目的/意义】从引文内容视角探究引文网络的拓扑结构及其组成要素的知识属性与引文网络中知识流动
效应间的关系。【方法/过程】首先,在阐述引文内容视角下引文网络知识流动主要特征的基础上,从静态特征属性
和动态结构属性2个方面构建了知识流动的演化动力模型;然后,依据影响引文网络中知识流动效应的主要因素,
从知识吸收效应、知识叠加效应和知识成本效应3个方面构建了知识流动效应函数的数学模型;最后,借鉴描述知
识溢出效应的蜂巢模型及其修正模型提出了知识流动效应系数的计算方法。【结果/结论】运用Netlogo设置演化动
力模型的初始参数,并通过仿真实验剖析各因素对知识流动效应系数的影响机理。文中方法可为客观反映引文网
络中的知识流动规律与模式,并揭示引文网络中的知识流动效应提供一套可参考的实证模型。【创新/局限】本文通
过计算实验方法从理论上较为系统地分析了引文内容视角下引文网络的知识流动效应,得出了一系列结论,但并
未结合实际题录数据的计算结果进行对比和优化。 相似文献
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[目的/意义]探讨论文被引量与下载量之间的关系,对论文影响力评价有重要的意义。[方法/过程]通过CNKI数据库,以《中文核心期刊要目总览》中理工农医类及经济、历史、法律、哲学类期刊2006年刊载的55 000多篇论文为基础,分析不同类论文的被引量分布特征,比较同被引量论文的下载量以及相近下载量论文的平均被引量,采用Spearman相关性方法计算不同类论文下载量、被引量的等级相关系数。[结果/结论]不同类论文的被引量分布具有一致趋势:随被引量的增多论文数比例较快地减小直至为0,相应的被引量分布可以由指数衰减函数近似函数表征。在绝对数量上,论文的下载量、被引量存在较大差别,二者之间的相关性不明显,与下载、被引的自身特征以及各类论文的文献使用特征有关。Spearman等级相关分析表明,论文层级上,下载量、被引量的等级相关性较强,某一篇论文在一定时期内的下载量可以依靠其排序位数预测其统计意义上的被引排序数,可以为论文评价提供参考。 相似文献
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在调研近年来国内外有关不同学科文献对网络信息利用率研究成果的基础上,从引文数量和引文域名类型的角度对各学科文献对网络信息的利用率进行了比较,并总结了影响不同学科对网络信息利用率的因素,文章最后提出了网络引文研究的前景与存在的问题。 相似文献
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[目的/意义]考察软件技术的扩散动态、发展阶段及关键路径,深入认识软件技术的扩散规律,促进软件技术的跨领域、跨学科传播。[方法/过程]选取Web of Science核心合集2004-2019年CiteSpace相关论文381篇,基于扩散指标、扩散曲线和扩散路径分析探寻以CiteSpace为例的软件技术在学科领域间的扩散规律,考察不同阶段的扩散状态并预测扩散趋势,识别扩散网络中的关键主路径及关键节点。[结果/结论]CiteSpace被广泛应用于多个研究领域,主要包括计算机科学、工程、图书情报学、商业与经济等,不同学科对应的扩散区间具有差异性,呈现学科之间的领先-滞后现象;相关引用论文和发表论文逐年增加,目前处于扩散曲线的起飞阶段,预计短期内其扩散速率会保持加速增长,影响力进一步扩大;关键主路径上的文献节点对软件技术扩散发挥了重要作用。 相似文献
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Kai Hu Qing Luo Kunlun Qi Siluo Yang Jin Mao Xiaokang Fu Jie Zheng Huayi Wu Ya Guo Qibing Zhu 《Information processing & management》2019,56(4):1185-1203
Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations. 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(4):102996
Although the citation relationships among papers can help in tracking and understanding the development of knowledge, few studies have noted that the content and sentiments of citations of a paper differ. Here, we use sentiment-labeled citation data to construct a directed signed citation network, in which an author may agree with or criticize the cited paper and these represent different ways of inheriting knowledge. The dataset we use consists of 9,038 papers in the field of Computational Linguistics, including 25,275 citations, with 20.8% positive citations, 8.6% negative citations and 70.6% neutral citations. We systematically quantify the structural patterns of negative citations, impact assortativity of involved papers, occurrence time distribution and consequences of receiving negative attention. Remarkably, we find that papers with different impacts have a similar probability of receiving negative citations, and highly cited papers tend to give negative citations to low-impact papers around but avoid giving negative citations to high-impact papers. Our research also reveals the random occurrence rules and colocation patterns of negative citation distribution. In addition, we show that, in the short term, around 60% of multiple negative citations is positively related to the impact of the cited paper while more than 80% are negatively related to the impact in the long run. Our findings explain the pattern by which negative citations occur and deepen the understanding of negative citations. 相似文献
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【目的/意义】海量科技文献中存在大量潜在“精品”文献,如何识别并利用此类文献是目前较具现实意义的
研究问题。【方法/过程】本文以Web of Science数据库中人工智能领域1990-2010年期间的文献原文及引文数据为
样本,构建该领域文献原文-引文特征向量空间,融合决策树和逻辑回归模型对文献特征向量空间进行模型训练和
潜在“精品”论文识别的测试应用。【结果/结论】实验结果表明,“发表五年后被引量”特征变量的加入能够显著提升
决策树和逻辑回归模型的识别分类效果,使得两类模型的识别准确率分别达到 84%和 89%以上,提升幅度达到 20
多个百分点。逻辑回归模型的识别效果始终优于决策树模型,通过调整两种模型的超参数,能够使得模型获得更
理想的识别效果。此外,早期人工智能领域科学研究仍处于小团队协作阶段,领域文献的基金支持和开放获取程
度较低。【创新/局限】尽管论文创新性引入机器学习方法实现潜在“精品”文献识别模型的建模与应用,然而仍需将
模型拓展到更多学科领域。 相似文献
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用文献计量学评价基础研究的几项指标探讨--论文、引文和期刊影响因子 总被引：26，自引：2，他引：24
近年来,在基础研究评估的诸多指标体系中,无一例外地引进了文献计量学的方法,其中论文、引文和期刊影响因子又被作为重要指标考虑因子之一。高影响因子的期刊是由于有一定数量的高质量论文支撑的结果,正是这些高质量的论文,才可能产生高水平的期刊,亦即期刊影响因子高。同一学科领域内高水平的期刊一定有多于一般水平期刊的高质量论文。引文是衡量论文影响力的重要因子之一。尽管引文情况复杂,有自引、他引、正引、反引、大段引用,点到而已;并且受学科、期刊数、从事人员多少等影响,也还有创新被认识等问题,但引文的重要性是客观存在的。 相似文献
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《Research Policy》2019,48(7):1617-1632
This study examines the relationship between gender diversity and research outcomes. Existing research on the topic primarily focuses on how team gender diversity influences scholarly productivity in terms of citations and publication rates. Far less attention has been devoted to the question of how the intellectual contents of research disciplines change as they become more gender diverse. Drawing on a global sample of more than 25,000 management papers, we use natural language processing techniques, correspondence analysis and regression models to illuminate impact-, content- and status-related dimensions of gender diversity in management research. In regression models adjusting for geographical setting, institutional prestige and collaboration patterns, we find no discernable effects of team gender diversity on per-paper scientific impact. In contrast, our analyses converge to yield a broadly consistent pattern of gender-related variations in research focus: women are well-represented in social- and human-centered areas of management, while men comprise the vast majority in areas addressing more technical and operational aspects. Our findings corroborate recent sociological research suggesting that cultural norms and expectations are channeling women and men towards different areas of work and study. We argue that the broadened repertoire of perspectives, values and questions resulting from gender diversity may render management research more responsive to the full gamut of societal needs and expectations. 相似文献
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Darshak PatelMichael R. Ward 《Research Policy》2011,40(6):886-894
We propose an empirical strategy to estimate competition in innovation markets. Our method relates firms’ market return on equity to information about patent citation patterns. Two innovations are implemented in the methodology. First is the application of daily abnormal stock returns rather than annual measures of Tobin's q. Second is the creation of citation patterns related to the area of science a firm patents in as represented by the detailed patent classification system. We find that markets positively reward firms when patents are granted. We further find that firm's market value increases when its patent portfolio is cited. We find evidence of competition in innovation markets. The market reacts at the time that the citation occurs and does not anticipate future citations at the time of patenting. Holding this effect constant, we find that citations from patents in the same area of science tend to reduce market value. We interpret these findings as consistent with more citations indicating more valuable intellectual property but citations from competing technologies decreasing it. 相似文献