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期刊影响因子与论文被引频次的关系研究
【摘要】：
科技论文评价是科技评价的重要内容之一。目前，许多单位在进行科研绩效考核时，主要根据期刊影响因子评价论文，但实际上，用期刊影响因子评价论文时会出现高估或低估等现象，使对论文评估失真。为了探求产生这种现象的原因，本文从期刊影响因子与论文被引频次这两个最重要的文献计量指标入手，分析了期刊影响因子、论文被引频次以及二者间的关系。
首先探究了期刊影响因子的产生、概念及计算方法，归纳了引文动机、引文习惯、期刊编辑加工、统计年限、统计源刊库、学科性质、期刊性质等多种影响“影响因子”的因素，比较了国内外许多学者关于影响因子的修正方法。通过论文之间相互引证构成引文网络，展望了引文分析尤其是同被引分析在科技评估领域内的应用前景。
接着以某科研院所为实例，研究了期刊影响因子与论文被引频次之间的关系，研究结果表明，期刊影响因子主要是对论文形式价值的反映，论文被引频次主要是对论文学术价值的反映，论文的学术价值由其内容决定。在宏观层面上，期刊影响因子与论文被引频次的论文评价结果一致，即用期刊影响因子替代对论文本身的评价相对合理，但在微观层面上，二者的论文评价结果不完全一致。总体看来，期刊影响因子与论文被引频次在科技论文评价中的作用呈互补关系。
最后分析了当前论文评价导向，认为其实质注重的是论文的形式价值，并以某科研院所为例说明了当前论文评价导向的不完善性。提出了对论文评价的建议：即将影响因子作为论文评价指标的有效性定为2年；论文发表2年后的评价应以被引频次为主要指标；全面评价论文要综合运用期刊影响因子与论文被引频次这两个指标，既根据论文发表期刊的质量，也关注论文的被引频次和被引期刊，得出定量的评估结果，做为同行评议等定性论文评价方法的有力补充。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国人民解放军军事医学科学院【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：G353.1【目录】：
中文摘要8-9
英文摘要9-11
1 绪论11-15
1.1 论文评价是科技管理的重要环节11-12
1.2 评价指标大多采用期刊影响因子12-13
1.3 期刊影响因子作为论文评价指标有失真现象13-14
1.3.1 论文水平与期刊影响因子数值并不等同13
1.3.2 期刊影响因子不能反映本期刊论文间的水平差异13-14
1.3.3 同一期刊被不同数据库收录，影响因子值不同14
1.4 期刊影响因子、论文被引频次及二者关系需要实证研究14-15
2 科技论文定性与定量评价特点15-21
2.1 论文定性评价需要定量数据支持15-16
2.2 论文定量评价客观易行16-17
2.3 文献计量适用于论文价值的定量分析17-21
2.3.1 论文数量18-19
2.3.2 期刊影响因子19-20
2.3.3 论文被引频次20-21
3 期刊影响因子及其修正21-30
3.1 期刊影响因子的产生21-22
3.2 期刊影响因子的概念与计算方法22-23
3.3 期刊影响因子的影响因素23-27
3.3.1 引文方面23-24
3.3.2 期刊编辑加工的影响24
3.3.3 统计年限24-25
3.3.4 统计源刊库选择25
3.3.5 学科性质25-26
3.3.6 期刊性质26-27
3.4 期刊影响因子的修正方法27-30
4 论文被引与引文分析30-38
4.1 引文分析的概念30-31
4.2 引文网络的三种联系方式31-32
4.2.1 时间序列网络31
4.2.2 共被引网络31
4.2.3 共引用祸合网络31-32
4.3 共被引网络分析在科技评估领域中的应用32-35
4.3.1 共被引分析可反映某单位科研人员工作的相关性32-33
4.3.2 共被引分析是学科评估的重要手段33-35
4.4 引文分析在其他领域的应用前景35-37
4.4.1 研究科学史及科学结构35-36
4.4.2 提供跨学科科研新思路36
4.4.3 预测科学技术发展态势36-37
4.5 引文分析的可视化37-38
5 案例分析—某院论文产出与影响分析38-62
5.1 统计源的选取原则及统计方法38-40
5.2 论文发表数量的统计40-43
5.2.1 某科研院所被SCI收录论文的年度统计40
5.2.2 与我国SCI论文年度分布相比较40-41
5.2.3 某科研院所被CNKI期刊库收录论文的年度统计41-42
5.2.4 某科研院所论文发表数量年度分布规律分析42-43
5.3 某科研院所论文在国内外期刊的分布与统计43-52
5.3.1 某科研院所SCI论文在国内外期刊的分布43-44
5.3.2 刊载某科研院所被SCI收录论文期刊影响因子统计44-45
5.3.3 某科研院所发表SCI论文最多的期刊统计45-47
5.3.4 某科研院所发表SCI论文的高影响因子期刊统计47-49
5.3.5 某科研院所被SCI收录论文期刊统计分析49
5.3.6 发表某科研院所国内论文最多的期刊统计与分析49-52
5.4 论文被引频次的统计52-58
5.4.1 某科研院所SCI论文被引用数量及所占比例52-53
5.4.2 某科研院所SCI论文被引频次及篇数统计53-55
5.4.3 某科研院所SCI论文篇均被引频次统计55-56
5.4.4 某科研院所国内论文的被引用数量及被引频次统计56-57
5.4.5 论文被引频次统计结果分析57-58
5.5 某科研院所论文引证论文的发表期刊统计58-62
5.5.1 某科研院所SCI论文被引频次在中外刊的分布58-59
5.5.2 发表某科研院所引证论文最多的期刊分布59-60
5.5.3 刊载某科研院所论文引证论文期刊分析60-62
6 期刊影响因子与论文被引频次的关系研究62-72
6.1 宏观层面上二者论文评价结果一致62-64
6.1.1 某科研院所发表在低影响因子刊物上论文被引频次统计62-63
6.1.2 某科研院所被引用论文在不同影响因子区间篇均被引频次分析63-64
6.2 微观层面上二者论文评价结果不完全一致64-66
6.3 论文评价中期刊影响因子与论文被引频次呈互补关系66-72
6.3.1 论文的学术价值66-67
6.3.2 论文的形式价值67-68
6.3.3 期刊影响因子是论文形式价值的反映68
6.3.4 论文的学术价值决定论文的真实价值68-69
6.3.5 论文被引频次在很大程度上反映了论文的学术价值69-71
6.3.6 论文被引频次评价论文学术价值的局限性71-72
7 对论文评价的探讨与建议72-85
7.1 当前论文评价注重论文的形式价值72-74
7.2 当前论文评价导向不够科学74-80
7.2.1 某科研院所被SCI收录论文有半数发表在中国期刊上74
7.2.2 某科研院所被SCI收录论文近半数未被引用74-75
7.2.3 5年跨度影响因子值高于2年影响因子平均值75-80
7.3 对改进论文定量评价方法的建议80-85
7.3.1 将影响因子的有效性定为2年81
7.3.2 论文发表2年后应以被引频次为主要评价指标81-82
7.3.3 全面评价需要综合运用期刊影响因子与论文被引频次82
7.3.4 论文定量评价也要注意其适应性82-85
参考文献85-88
文献综述88-95
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文章关键词
关键词是指表示文献实质意义的那些名词或词组，常出现在文献篇名或文献正文中。
关键词是科技论文的文献检索标识，是表达文献主题概念的自然语言词汇。科技论文的关键词是从其题名、层次标题和正文中选出来的，能反映论文主题概念的词或词组。
关键词是为了适应计算机检索的需要而提出来的，位置在摘要之后。早在1963年，美国Chemical Abstracts从第58卷起，就开始采用电子计算机编制关键词索引，提供快速检索文献资料主题的途径。在科学技术信息迅猛发展的今天，全世界每天有几十万篇科技论文发表，学术界早已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。作者发表的论文不标注关键词或叙词，文献数据库就不会收录此类文章，读者就检索不到。关键词选得是否恰当，关系到该文被检索和该成果的利用率。
通过对高频主题词的词频统计分析，我们可以了解到目前某一专题领域里研究的热点。但是，仅仅对这些主题词按照出现频次由高到低的排列还不能表现出这些高频主题词之间的联系，因此我们可以采用共现分析的技术来进一步挖掘这些主题词之间的联系。主题词的共现分析是根据主题词在同一篇论文中共同出现的次数来表示主题词之间的联系。一般认为，如果两个主题词频繁在同一篇论文中同时出现，往往表明这两个主题词之间具有比较密切的联系。这就是共现分析的理论基础。
python实现
文章关键词数据获取
在cnki中检索相关论文，如“中医”，在检索结果页面选择导出，导出格式自选，本文仅分析关键词共现，所以只选择文章名和关键词。如下图。
确定每个关键词出现的次数，称为词频。
import csv
originlines=[]
print 'read Book1.csv'
with open('Book1.csv', 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
originlines.append(row)
for word in row:
if word!='':
if dict1.has_key(word):
dict1[word]+=1
dict1[word]=1
高频词选取
所有关键词符合长尾分布，大量关键词词频为1次，词频较高的关键词才能反映出领域研究热点，词频较低的关键词体现单个文章的研究特色。词频较高的关键词才会有有意义共现矩阵。如下代码完成确定词频阈值。
print 'write the high frequency word to file'
from operator import itemgetter
sortedkeyword=sorted(dict1.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)
writer=csv.writer(open('highkeyword.csv', 'wb'))
writer.writerow(['keyword', 'frequency'])
for item in sortedkeyword:
writer.writerow(item)
lhighfrequencyword=[]
frequency=int(input('please read the highkeyword.csv,and input the lowest frequency for keyword:'))
for item in sortedkeyword:
if item[1] & frequency:
lhighfrequencyword.append(item[0])
高频词矩阵产生
遍历文章关键词列表，获得高频关键词矩阵。
print 'generate the matrix'
wordcount=len(lhighfrequencyword)
cormatrix= [[0 for col in range(wordcount)] for row in range(wordcount)]
for colindex in range(wordcount):
for rowindex in range(wordcount):
for originline in originlines :
if lhighfrequencyword[colindex] in originline and lhighfrequencyword[rowindex] in originline:
cormatrix[colindex][rowindex]=cornum
print 'write matrix to file matrix.csv!'
writer=csv.writer(open('matrix.csv', 'wb'))
writer.writerow(lhighfrequencyword)
for item in cormatrix:
writer.writerow(item)
print 'matrix OK!'
参考文献：
关键词/homepagefiles/quesfiles/91741.htm
共现分析/blog-.html
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