迟培娟:基于Altmetrics指标识别的研究热点对比分析——以生物学领域为例论文

迟培娟:基于Altmetrics指标识别的研究热点对比分析——以生物学领域为例论文

本文主要研究内容

作者迟培娟,陈挺,宋秀芳,冷伏海(2019)在《基于Altmetrics指标识别的研究热点对比分析——以生物学领域为例》一文中研究指出:研究热点通常采用高被引论文的聚类来识别,但被引次数需要时间积累。Altmetrics指标具有良好的即时性,采用相关指标识别研究热点有可能提高时效性。本文重点分析基于Altmetrics指标与高被引论文识别的研究热点之间的异同以及背后的原因,以探究基于Altmetrics指标识别的研究热点是否适合作为前沿趋势探测和科技政策制定的辅助依据。本文选取生物学领域2013年7月1日—2014年6月30日发表的论文,分析基于Altmetrics分数、Twitter指标、Mendeley指标、被引次数4个指标识别的研究热点之间的关系。分析发现:基于Altmetrics分数和Twitter指标识别的研究热点较为接近,主要反映公众热门话题;基于高被引论文识别的研究热点更加反映科研人员的关注点,更大程度上代表了学术界的研究前沿;基于Mendeley指标识别的研究热点综合了上述两类热点,既有公众较为关心的科普主题,也有学术界关注的研究前沿。

Abstract

yan jiu re dian tong chang cai yong gao bei yin lun wen de ju lei lai shi bie ,dan bei yin ci shu xu yao shi jian ji lei 。Altmetricszhi biao ju you liang hao de ji shi xing ,cai yong xiang guan zhi biao shi bie yan jiu re dian you ke neng di gao shi xiao xing 。ben wen chong dian fen xi ji yu Altmetricszhi biao yu gao bei yin lun wen shi bie de yan jiu re dian zhi jian de yi tong yi ji bei hou de yuan yin ,yi tan jiu ji yu Altmetricszhi biao shi bie de yan jiu re dian shi fou kuo ge zuo wei qian yan qu shi tan ce he ke ji zheng ce zhi ding de fu zhu yi ju 。ben wen shua qu sheng wu xue ling yu 2013nian 7yue 1ri —2014nian 6yue 30ri fa biao de lun wen ,fen xi ji yu Altmetricsfen shu 、Twitterzhi biao 、Mendeleyzhi biao 、bei yin ci shu 4ge zhi biao shi bie de yan jiu re dian zhi jian de guan ji 。fen xi fa xian :ji yu Altmetricsfen shu he Twitterzhi biao shi bie de yan jiu re dian jiao wei jie jin ,zhu yao fan ying gong zhong re men hua ti ;ji yu gao bei yin lun wen shi bie de yan jiu re dian geng jia fan ying ke yan ren yuan de guan zhu dian ,geng da cheng du shang dai biao le xue shu jie de yan jiu qian yan ;ji yu Mendeleyzhi biao shi bie de yan jiu re dian zeng ge le shang shu liang lei re dian ,ji you gong zhong jiao wei guan xin de ke pu zhu ti ,ye you xue shu jie guan zhu de yan jiu qian yan 。

论文参考文献

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  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自数字图书馆论坛的迟培娟,陈挺,宋秀芳,冷伏海,发表于刊物数字图书馆论坛2019年05期论文,是一篇关于被引次数论文,研究热点论文,数字图书馆论坛2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自数字图书馆论坛2019年05期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

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