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跨學(xué)科性與學(xué)術(shù)影響力:引用時間窗的影響
來源: 金平果評價(jià)發(fā)布時間:2022-04-15 14:31
近日,我院陳仕吉教授、宋艷輝教授、舒非教授與加拿大蒙特利爾大學(xué)信息學(xué)教授Vincent Larivière合作論文《Interdisciplinarity and impact: the effects of the citation time window》發(fā)表于國際計(jì)量學(xué)頂級期刊《Scientometrics》(SSCI,影響因子3.238)。
該研究探討了引用時間窗、跨學(xué)科性和學(xué)術(shù)影響力之間的關(guān)系,研究表明引用時間窗是跨學(xué)科研究學(xué)術(shù)影響力的一個重要因素,因此,評估跨學(xué)科研究的科學(xué)影響需要足夠長的引用時間窗。具體來說,對跨學(xué)科的單屬性指標(biāo)而言,Variety至少需要4年的引用時間窗,而Balance和Disparity需要更長的引用時間窗(分別13年和11年)。引用時間窗的長度可能會造成截然不同的研究結(jié)論。對跨學(xué)科性的綜合指標(biāo)而言,RS、LCDiv和DIV三種指標(biāo)對學(xué)科影響力的影響表現(xiàn)出一致的趨勢,都至少需要5年的引用時間窗。
文章摘要ABSTRACT
The relationship between interdisciplinarity and citation impact is affected by many factors, and the citation time window is a crucial factor. Our study examines the effect of the citation time window on the relationship between interdisciplinarity and scientific impact. All journal articles published in 2006 in Web of Science (WoS) are considered. The relationship between interdisciplinarity and scientific impact is explored by conducting a year-by-year negative binomial regression analysis with different interdisciplinarity indicators. Three diversity single-property indicators (namely variety, balance, and disparity) and three typical composite interdisciplinarity indicators (Rao-Stirling index (RS), Leinster–Cobbold diversity indices (LCDiv), and DIV) are used in this study. The results show that evaluating the scientific impact of interdisciplinarity requires a sufficiently long citation time window. However, the length of the citation time window is different for different interdisciplinarity indicators. A 4-year citation time window is necessary when the variety indicator is used, whereas balance and disparity require at least 11-year and 13-year citation time windows, respectively. The citation time window is the same (at least 5 years) for the three composite interdisciplinarity indicators (RS, LCDiv, and DIV). The recommended length of the citation time window is based only on this study and may be affected by the data set, regression model, and discipline classification system.
[發(fā)布者:BJ]
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