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科技期刊数字优先出版较好地解决了出版时滞长、学术论文难以快速出版等问题,加快了科技成果的传播速度.单篇优先灵活性大,出版速度更快;整期优先版面完整,灵活、便捷.纸质期刊出版后不宜覆盖数字优先版本,以解决版本冲突、DOI不确定等问题.同一文献无论数字优先还是纸质版,都应纳入文献引用频次统计.科技期刊出版工作更应强化互联网思维,尽快把数字出版文献纳入学术评价范畴,加强数字优先出版版权保护.无纸化网络出版是大势所趋,未来单篇数字优先出版将逐渐占据数字优先出版主导地位,乃至全部.期待依托网络时速性及大数据、云计算优势,构建独具特色、性格独特的科技期刊,促进学术环境健康发展. 相似文献
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对2010-2014年期刊引证报告暂停公布引证数据的SCI收录期刊进行统计分析,探讨不公布期刊引证数据的原因.认为:办刊中应尽量避免人为因素导致的期刊自引和堆叠他引异常,重视计量统计在编辑工作中的作用.科技期刊和数据库之间可以相互影响,建立客观、公正、与时俱进的数据库评价体系,是科技期刊健康发展和增强数据库竞争力的重要保证. 相似文献
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一位院士的情怀对科技期刊编辑的启示——阅读《大家博友》《大师小文》的感悟 总被引:1,自引:0,他引:1
针对学术期刊数字化程度与影响力提升的效应问题,重点对江苏省17种中文地学类期刊的网络化建设及应用程度做了调研和量化分析,并将其数据与统计期刊近5年的影响因子和被引频次做了分析比较.结果显示,被统计期刊学术影响力指标的上升趋势,与评价期刊数字化应用程度高低的得分值有很好的对应关系.进一步分析结果表明,代表期刊数字化程度较高的微信运用,有可能对提升科技期刊学术影响力起到意想不到的推动作用. 相似文献
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This article outlines a methodology to generate a list of local core journal titles by doing a citation analysis and details the process for retrieving and downloading data from Scopus. It analyzes correlations among citation count, journal rankings, and journal usage. The results of this study reveal significant correlations between journal rankings and journal usage. No correlation with citation count has been found. Limitations and implications for collection development and outreach are also discussed. 相似文献
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[目的/意义]确定基于引用关系提取关键文献时各种方法的优缺点、适用场合,从而使用户快速捕捉领域重要文献,掌握领域概貌。[方法/过程]基于文献引用关系,从文献被引频次、文献引用网络、文献共被引网络3个角度,结合HistCite、CiteSpace等软件探讨领域关键文献的识别方法,通过同源数据的实际验证,对不同方法进行判别比较。[结果/结论]基于被引频次的方法更适合选择特定领域中哪些文献对总体文献的科学进步产生重大影响角度提取关键文献,对应的关键文献集合呈现非常分散的特性;基于引用网络的方法更适合从特定领域研究动态提取发展过程中的关键文献,对应的关键文献集合呈现非常明显的集中特性;基于共被引网络的方法更适合从特定领域研究基础角度提取关键文献,对应的关键文献集合呈现较强的集中性,且能发现原始采集中未发现的大量关键文献。 相似文献
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[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。 相似文献
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[目的/意义]传统的文献主题提取方法主要是通过关键词、摘要、全文等提取文献的主题内容,使得主题内容不全面或存在"噪音",而从文献内容语义出发,结合引用内容提取文献的主题,能够更加准确地提取出多文档的主题内容。[方法/过程]提出一种面向多文档的基于语义和引用加权的科技文献主题提取算法,利用文献的引用内容和关键词构建Labeled-LDA主题模型,形成文档-主题概率向量,再根据K-means聚类方法聚类文档,提取每类文档集的主题内容。[结果/结论]以PubMed生物医学数据库中的数据作为实验数据,测试该方法的可靠性,结果证明该方法能够准确、全面地提取出多文档的主题内容。 相似文献
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