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跨学科领域自然科学学术论文评价方法可行性研究

金晶  
【摘要】: 目的 应用系统综合的评价方法、数理统计学方法和科学计量学方法构建跨学科领域自然科学学术论文影响力综合评价体系。该体系能在评价和比较跨学科门类、不同研究领域间学术论文影响力时较传统他引量、发表期刊影响因子(IF值)更具客观性、公正性、稳定性,以达到科学评价学术论文学术影响力的目的,为科研绩效评估提供了参考依据。 方法 本研究以2001年至2006年诺贝尔生理或医学奖获奖者突出贡献论文为参比论文,并与其同研究领域的相关论文划分为论文样本集合,来考察通过综合评价理论和文献计量学方法构建的综合评价体系。该体系通过论文他引量、发表期刊影响因子及派生出的年均他引量、三年他引量、最大年度他引量和IF值、年均他引量、三年他引量同年均值比共8项指标将学术论文纳入其发表时代、学科进展、研究热点、技术手段等背景之中考虑,综合反映学术论文的影响力。论文样本集合各项指标经数理方法处理后,利用逼近理想解的排序法(TOPSIS法)和因子分析法得出综合评价值,将两种方法结果同传统他引量、IF值、年均他引量评价结果进行比较,验证该综合评价体系的客观性、公正性。同时,在综合评价体系下,利用SOM神经网络聚类和K-MEANS两种方法将论文样本集合聚类,将其结果同TOPSIS法和因子分析发结果比较,以这四种数理模型不同的方法考察该学术论文影响力综合评价体系的稳定性。 结果 得到在该学术论文影响力综合评价体系下TOPSIS法和因子分析法结果。与传统上使用的评价指标他引量等所得到样本集合评价结果相比较:在同一学科领域内比较时,前者与后者评价结果秩次间具有正相关性,即不改变后者评价的总体趋势;在多学科领域比较时,前者较后者在均衡学科间差异的基础上能更加提升参比论文的显示度。TOPSIS法和因子分析法综合评价值呈非常显著的正相关关系,并且与SOM聚类结果和K-MEANS快速聚类结果间具有一致性。 结论 本研究针对现有跨学科多领域论文学术影响力评价和比较中常以论文他引量、发表期刊IF值作为评价标准的片面性,构建了更趋公正性、客观性、稳定性及科学性的多维度论文学术影响力综合评价体系。在该体系下应用TOPSIS法和因子分析法产生的综合评价值,在评价和比较同一学科内论文时,不仅能保持与传统评价指标结果相同的趋势,且提高了具有高学术影响力特征论文的显示度,还与SOM神经网络、K—MEANS聚类结果间有着良好的一致性;在不同学科领域间比较时,综合评价值以其分布相似性,避免了由于他引量等统计参数在跨学科领域内差异性较大而产生的评价结果的偏倚和失真,并在保持传统指标评价结果的趋势下,进一步突出高学术影响力特征的论文。该综合评价体系可以作为跨学科领域学术论文影响力比较和评价的重要和科学的参考。


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