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[目的/意义]从方法论层面探索Altmetrics学科范式,推动其理论框架的进一步完善。[方法/过程]根据事件模型,分析引用事件和社交媒体事件的共性和差异,将引文分析方法移植到Altmetrics中,探讨并扩展Altmetrics分析方法及其应用思路,从而构建Altmetrics分析方法体系。[结果/结论]Altmetrics分析方法体系包括:社交媒体事件的特征分布分析、Altmetrics计数分析、文本分析、网络分析和自提及分析,这些方法能够支撑Altmetrics在学术评价中的有效应用,进一步提升领域成熟度。 相似文献
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[目的/意义] 为明确社交媒体中学术成果被关注、传播和利用等行为的内涵与意义，对已使用与可挖掘的altmetrics指标进行深度剖析。[方法/过程] 从事件本体视角出发，对社交媒体中与学术成果相关的行为进行抽象，从事件的主体、客体、产出、类型、动机、时间、地点和来源出发，构建社交媒体事件模型，并以Mendeley与Twitter为例进行社交媒体事件的深层次分析。[结果/结论] 目前altmetrics聚合器所提供的指标仅来自于社交媒体上的部分事件，通过对社交媒体事件及其各要素的剖析，发现未来应该纳入其他同样具有学术评价价值的指标，如文献被加入的Mendeley讨论组数量、推文点赞数等。指标利用中需要根据事件的各个要素去评定各指标在不同学术评价情境中的适用程度，同时也要考虑数据采集的方法、频率和限制条件等，以保证指标值的准确性和科学性。 相似文献
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[目的/意义] 为投稿论文遴选出合适的审稿专家是论文发表过程中关键的一环。随着投稿论文和候选评审专家数量的持续增长,人工指定评审专家的方法在准确性和公平性上的弊端日益显露出来。因此,为进一步提高专家评审的客观性和准确性,笔者从专家知识与专家权威度两个维度对专家建模,并以此为依据为不同主题的投稿论文遴选推荐评审专家。[方法/过程] 首先分析专家知识以及投稿论文的研究内容,并提取两者涉及的多个子研究主题;然后,计算专家知识对投稿论文子主题的覆盖度,并提出融合主题特征与时间特征的权威度算法TTAM来分析专家权威度;最后,提出融合主题覆盖度和专家权威度的专家推荐框架CAUFER,综合考虑覆盖度和权威度两个因素为投稿论文推荐合适的评审专家。[结果/结论] 实验结果表明,与经典的基于向量空间模型、语言模型和作者主题模型3种专家推荐算法相比,笔者提出的算法能够较好地提高专家与投稿论文的匹配度,并可据此追踪专家权威度的变化,刻画专家在特定主题下的权威度,进一步提高专家推荐的准确性和科学性。 相似文献
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[目的/意义] 科研合作已经成为一种非常普遍的现象,并且很多科研项目也将团队合作纳入实施效果的考核范围,因此,本研究从科研合作的角度,分析长江学者在受资助后的科研合作情况是否产生变化,探讨长江学者在团队建设、国际国内合作等方面发挥的作用,有助于项目实施效果的评估,有利于人才项目的可持续性发展。[方法/过程] 以2005年度长江学者特聘教授为例,获取83位长江学者的个人信息,及其发表在1996-2015年间的所有SCI/SSCI论文数据。设置两个时间窗口：对于2005年度长江学者获得者而言,其获评长江学者之前的10年（1996-2005年,简称为获评前10年）,及获评长江学者之后的10年（2006-2015年,简称为获评后10年）;采用Wilcoxon符号秩检验方法,分析其在获评长江学者前后的科研合作变化情况,包括合作圈子大小的变化、合作强度的变化、合作持续性的变化、在合作中承担角色的变化以及国际/国内合作的变化。[结果/结论] 研究发现,长江学者在获评后10年间发挥了学术带头作用,在团队建设、国际国内合作等方面发挥了显著作用。获评后10年,科研合作圈子（42 VS.148）、合作强度（2.17 VS.2.45）均显著增大,但在获评前后与合作者之间的合作持续时间大都较短,近70%的合作只持续了一年。长江学者在合作中承担的角色发生了显著的变化,在获评后更倾向于担任末位作者（96%）和通讯作者（84%）,而不是第一作者。 相似文献
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