科研機構(gòu)學(xué)科競爭力反映了該學(xué)科的發(fā)展情況,可以揭示學(xué)科的優(yōu)勢與不足。目前,常用的學(xué)科競爭力評價體系一般由科研生產(chǎn)力、科研影響力、科研創(chuàng)新力和科研發(fā)展力4種指標(biāo)構(gòu)成。其中,在衡量科研影響力方面使用的是以引文為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)文獻計量指標(biāo),由于其固有缺陷,近年來,科學(xué)評價界試圖尋找一種新的計量指標(biāo)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)計量指標(biāo),或者是改進引文指標(biāo),但不管怎樣,在科研影響力方面測度的都只是學(xué)科學(xué)術(shù)方面的影響力。隨著在線學(xué)術(shù)交流平臺以及各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工具的興起,科研影響力有了新的測度方式,不僅可以通過學(xué)術(shù)同行對科研成果的認可度測量該學(xué)科學(xué)術(shù)影響力情況,還可以通過社會網(wǎng)絡(luò)群體對科研成果的關(guān)注程度來衡量學(xué)科社會影響力情況。Altmetrics可以對學(xué)科的社會影響力進行測評,進而全面的評估科研機構(gòu)學(xué)科競爭力情況。本研究在系統(tǒng)梳理Altmetrics研究現(xiàn)狀和學(xué)科競爭力評價發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上,探討在Altmetrics視角下測度學(xué)科科研影響力的可行性,結(jié)合Altmetrics工具,進一步提出引入Altmetrics指標(biāo)的學(xué)科競爭力評價體系。在此基礎(chǔ)上,選取50所科研機構(gòu)為樣本,以生物學(xué)科為研究對象。分別通過湯森路透集團開發(fā)... 

【文章來源】：西南科技大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

學(xué)術(shù)成果影響力產(chǎn)生模型

西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文___________________________16圖3-2改進的影響力產(chǎn)生模型3.2學(xué)科科研影響力產(chǎn)生機制王賢文等將論文影響力分為短期影響力（社會影響力）和長期影響力（被引頻次）[62]。邱均平等根據(jù)分層理論將學(xué)者影響力分為顯性影響力和隱性影響力，顯性影響力通常是由科研成果獲得的公開化的、為學(xué)術(shù)界所熟知、認可的影響力，如期刊論文、專利、圖書等；隱性影響力并非由科研活動直接帶來的，而是間接帶來的，常常被人們所忽視的部分，如由科研活動帶來的指導(dǎo)政策制定等方面的影響力，隱性影響力相對于顯性影響力更難測度，但有時隱性影響力卻比顯性影響力更為關(guān)鍵，影響力又分為學(xué)術(shù)影響力、教育影響力、社會影響力和經(jīng)濟影響力四種形式[61]。陳菲從受眾人群的視角，將科研論文影響力闡述為論文傳播過程中產(chǎn)生的傳播效果的總和[63]。同理，作為學(xué)術(shù)信息載體的科研論文的影響力是一個具有多維自然屬性的綜合概念，不應(yīng)該只局限于學(xué)術(shù)共同體內(nèi)部，還應(yīng)包含社會公眾對科研論文的認知影響，這應(yīng)是科研論文影響力的重要組成部分�？蒲袡C構(gòu)學(xué)科的科研影響力是以學(xué)術(shù)論文評價進行的，通過分析科研論文影響力的評價方法可以推測出學(xué)科科研影響力的評價方法，因此，學(xué)科科研影響力與論文影響力的產(chǎn)生機制類似。綜合已有的研究結(jié)果，本文將學(xué)科科研影響力分為學(xué)術(shù)影響力和社會影響力，其中學(xué)術(shù)影響力是指該學(xué)科在學(xué)術(shù)同行中產(chǎn)生的影響力，學(xué)科作為學(xué)術(shù)論文的所屬載體，其學(xué)術(shù)影響力可以通過其承載的科研論文的學(xué)術(shù)貢獻進行測量，具體來說，是學(xué)科所承載的科研論文的被引頻次，可以通過傳統(tǒng)計量指標(biāo)進行評價。學(xué)科的社會影響力是指學(xué)科在社會受眾群體中所產(chǎn)生的影響力，其社會影響力可以通過其承載的科研論文在社會受眾群體中所產(chǎn)生的?

4引入Altmetrics指標(biāo)的學(xué)科科研影響力的實證研究____________________________2717.44953.21153.2117.44953.21153.2116.52146.57746.57723.12122.29275.5033.12122.29275.5033.28223.44370.0203.9887.05882.561.9887.05882.5611.3389.55979.5794.9046.46089.021.9046.46089.0211.3229.44289.0215.5513.93892.9596.3792.70495.6627.2551.82597.4878.1511.08298.5689.089.63799.20610.047.33799.54211.037.26399.80512.013.09599.90113.009.06499.96514.005.035100.000從因子碎石圖可以看出，從第5個成分開始，特征值的變化相對趨于平緩，且特征值都較小，解釋原有變量的貢獻較小，因此，本文提取4個主成分是合理的。圖4-1碎石圖上文分析得知能提取4個主成分，但仍需對14項指標(biāo)主成分的歸屬做進一步的分析，利用最大方差法對成分矩陣進行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換后的旋轉(zhuǎn)成分矩陣（見表4-11），表中的值顯示了各指標(biāo)與對應(yīng)主成分之間的緊密程度。通過旋轉(zhuǎn)成分矩陣可以看出News、Blogs、Twitter、Mendeley、F1000、Facebook、CiteUlike這七個指標(biāo)與主成分1的相關(guān)性較高，表明第一個主成分可以反映上述指標(biāo)的數(shù)據(jù)信息；Google+、Wikipedia、Reddit、Video、Policydocuments這五個指標(biāo)與主成分2的相關(guān)性較高，表明第二個主成分可以反映上述指標(biāo)的數(shù)據(jù)信息；Weibo與主成分3的相關(guān)性較高，表明第三個主成分可以反映Weibo指標(biāo)數(shù)據(jù)信息；Patent與主成分4的相關(guān)性較高，表明第四個主成分可以反映Patent指標(biāo)數(shù)據(jù)信息。表4-11Altmetrics指標(biāo)的旋轉(zhuǎn)成分矩陣成分1234News.897.312.183.160

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于替代計量學(xué)的學(xué)術(shù)期刊影響力評價研究[D]. 翟莉莉.武漢大學(xué) 2017
[2]基于Altmetrics的學(xué)者影響力綜合評價研究[D]. 曹麗江.蘇州大學(xué) 2017



本文編號：3144401