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351.
[目的/意义]揭示期刊声誉与高影响力论文的关联,探讨高影响力期刊作为学术评价指标的可行性,为期刊科学地理解与使用提供数据支撑。[方法/过程]采用描述性统计方法,通过定义期刊影响力区间,分析一组大样本高被引论文及刊载期刊在不同影响力区间的分布情况,并比较期刊高被引论文刊载量/率区间差异和高被引论文引用层级区间差异。[结果/结论]高被引论文主要分布在高影响力区间期刊上,但无论论文引用层级如何,仍约有2%~3%的高被引论文刊载在影响力居后的50%期刊上;而高被引论文期刊仅占期刊总量的53%,其分布也呈现高影响力区间聚集效应,且刊载量或刊载率越大,高被引论文期刊聚集程度越高。最后提出在不同的评价情境下,辩证使用高影响力期刊指标。  相似文献   
352.
植物学是生物专业的一门基础学科,实验教学占有重要地位.针对传统实验教学模式的不足,根据"以学生为主体,以教师为主导"的现代教学理念和高校的实际情况,对植物学实验教学中的开放性教学做了一些探索,尝试了层次开放性植物学实验教学,即在基本技能实验、客观验证性实验和综合探究性实验三个层次上逐步引入开放性实验教学的一种实验教学方式.实施层次开放性实验教学是改变传统教学方式的有效途径,是实现学生智能培养的重要手段.  相似文献   
353.
【目的】 探讨期刊影响力指数的科学合理性及其可能存在的不足,以利于决策者、办刊人以及作者更加科学地评估学术期刊影响力,预测期刊发展潜力。【方法】 以2015—2017年《中国学术期刊影响因子年报》的10个期刊指标数据为研究对象,运用IBM SPSS软件,采用主成分分析法,求得各期刊的综合主成分得分(F),按照F对期刊进行排名;将F与期刊影响力指数(fCI)排名结果进行对比分析;采用Spearman秩相关系数,比较fCIF与10个指标的相关程度。【结果】 F与10个指标的相关性总体高于fCI;fCIF与即年指标的相关系数相对较小,但是F明显高于fCI。【结论】 F排名更接近各项指标共同表征的期刊水平;更能反映期刊的反应速率和被引强度;在参阅期刊fCI排名时,应当特别注意参考期刊的即年指标。  相似文献   
354.
355.
从主要国际评价报告透视中国创新能力   总被引:1,自引:1,他引:0  
目前国际上具有广泛影响力、对国家创新能力开展评价的权威报告主要有《全球竞争力报告》《世界竞争力年鉴》《全球创新指数》和《欧盟创新记分牌》,这些报告都是基于评价指标体系对全球经济体的经济竞争力及创新实力进行比较和排名。中国在这4个评价报告中的综合排名基本处于20~30位之间;而在细分指标方面,中国的创新表现差异较大,反映了国家创新能力存在的优势和不足。  相似文献   
356.
国外管理科学期刊综合排名研究比较及其启示   总被引:2,自引:0,他引:2  
赖国伟 《科研管理》2005,26(1):81-86
本文比较分析国外学者对管理科学期刊综合排名研究的结果,评价三种排名方法,指出期刊获得好排名需要有研究能力强的编辑、好的审稿政策和宗旨等多方面的因素,文章接受率和期刊排名好坏没有因果关系。  相似文献   
357.
邢会歌  王卓甫 《科研管理》2010,31(3):143-148
摘要:针对DEA评价与排序时单独采用相对最优效率模型与相对最差效率模型,存在丢失重要信息的不足,引入DEA模型区间效率的概念,把两种评价模型有机结合,可实现对决策单元更合理的评价与排序。进一步改进了DEA区间效率模型,并对其计算效果进行分析,找出了计算决策单元区间效率的合理模型。在此基础上引入决策者的偏好系数β来计算区间效率的评价指标,分析得出当0≤β≤05时采用相对最差效率模型,05≤β≤1时采用相对最优效率模型来计算区间效率这一结论。通过具体的数值算例,对决策者偏好不同的情况下决策单元区间效率的评价指标进行计算和敏感性分析,计算结果表明,改进的DEA区间效率模型对决策单元排序更为合理。  相似文献   
358.
359.
大学排名的产生、演化及其治理,有其特定的市场逻辑。出于政府、高校以及社会公众在大学综合信息占有上的非对称性,这些利益相关者演化为大学排名的首要需求者。当社会过分依赖排名识别高校办学水平信息、政府更多依据排名结果配置高等教育资源时,大学排行榜逐步完成了“知识—物品—商品”的属性转变,大学排名也成了既受追捧又受诟病的商品生产,迫使政府和公众在大学排名上做出无奈化决策和模糊化认同,高校在大学排名中予以选择性参与。要求得大学排名由“乱”向“治”的转变,需要在更好发挥政府作用的基础上,以市场规律为核心优化大学排名资源配置,统合行业自律和政府引导,实施“排名机构成长专业化”和“高等教育治理现代化”的统筹发力。  相似文献   
360.
Passage ranking has attracted considerable attention due to its importance in information retrieval (IR) and question answering (QA). Prior works have shown that pre-trained language models (e.g. BERT) can improve ranking performance. However, these simple BERT-based methods tend to focus on passage terms that exactly match the question, which makes them easily fooled by the overlapping but irrelevant (distracting) passages. To solve this problem, we propose a self-matching attention-pooling mechanism (SMAP) to highlight the Essential Terms in the question-passage pairs. Further, we propose a hybrid passage ranking architecture, called BERT-SMAP, which combines SMAP with BERT to more effectively identify distracting passages and downplay their influence. BERT-SMAP uses the representations obtained through SMAP to enhance BERT’s classification mechanism as an interaction-focused neural ranker, and as the inputs of a matching function. Experimental results on three evaluation datasets show that our model outperforms the previous best BERTbase-based approaches, and is comparable to the state-of-the-art method that utilizes a much stronger pre-trained language model.  相似文献   
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