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基于TOPSIS法和SOM神经网络的论文评价研究
  • 期刊名称:科技进步与对策
  • 时间:0
  • 页码:155-161
  • 语言:中文
  • 分类:G301[文化科学]
  • 作者机构:[1]中国医科大学人文社科学院,沈阳110001, [2]中国医科大学第一附属医院信息科,沈阳110001, [3]中国科学院国家科学图书馆,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目“自然科学不同学科和研究领域学术论文影响力评价比较的可行性研究”(项目编号:70873133)研究成果之一.
  • 相关项目:自然科学不同学科和研究领域学术论文影响力评价比较的可行性研究
中文摘要:

以2006—2010年物理学、化学、医学或生物学三个学科门类诺贝尔奖获者得突出贡献文献(参比论文)和与其研究领域密切相关的论文(非参比论文)为研究对象,在原有研究基础上结合统计学分析结果,从12个与论文学术影响力密切相关或一般相关的计量指标中最终筛选出7项组成综合评价体系,利用主成分分析法计算每篇论文的综合评价值(以下简称“F值”)。结果表明,综合评价指标体系及其所获F值在总体上相对他引量可以更好地表征高学术影响力论文的品质,并且在一定程度上“纠正”仅以他引量对不同科学门类论文评价时出现的系统偏倚,具有在跨科学门类论文评价、比较上的可应用性。

英文摘要:

In this paper, we studied the outstanding contribution literature (reference paper) of Nobel winners in the fields of medicine, chemistry and physics from 2006 to 2010 and the related articles (non-reference paper) of each literature. On the basis of original study and the statistical analysis, we selected 7 indicators from 12 indicators which were related to the academic influence of pa- pers. We calculated the comprehensive value (F value) with the principal component analysis. The result showed the comprehensive evaluation system was better to characterize the quality of high academic papers and could correct the biases of system in different fields. So the comprehensive system was feasible when was used to evaluate papers across disciplines.

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