《论文早期下载量可否预测后期被引量?——以图书情报领域期刊为例》

  • 来源专题:图书情报
  • 编译者: lixiaoyan
  • 发布时间:2018-08-22
  • 文章以2006—2008年出版的图情领域期刊论文作为研究对象,采用两步聚类法对单篇论文在7年内的绝对下载量与被引量进行聚类分析。在此基础上,基于动态视角对不同下载模式和不同引文模式下论文的下载量与被引量的相关性进行了研究。结果发现,累积下载量与累积被引量存在线性相关性,且两者相关性随时间的增长而增强;平均下载量最高及平均下载量最低的下载模式比平均下载量居中的下载模式,下载量与被引量相关性更高,且这一现象在发文初期更加显著;不同引文模式下也有类似发现。本研究认为:随着时间的增长,论文的下载量与被引量在表征论文的使用和有用程度上逐渐达到统一,读者的下载行为更多地转化成为引用行为;论文发表初期高下载及低下载论文的下载量可作为后期被引量预测的依据之一;而论文发表初期下载量居中的论文,下载量与被引量相关性较差,不适合利用其下载量数据对被引量进行预测。

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    • 编译者:闫亚飞
    • 发布时间:2023-10-25
    • 摘要:[目的 /意义]全文引文分析以施引文献的全文数据为研究对象,从引文在施引文献中的引用位置、引用语境、引用情感和引用强度等方面揭示引文特征,可以从语句层面和语篇层面加深对引用内涵的理解,进而更好地辅助科学评价。[方法 /过程]基于Web of Science核心合集中新近提供的被引参考文献深度分析功能数据,以2021年出版且拥有被引参考文献深度分析模块的1 582篇图书情报领域论文数据作为研究样本,批量获取全文引用的相关图表信息和相对应的文献著录信息。借助文本分析与可视化工具从引用位置、引用语境、引用强度3个方面分析引文特征。在此基础上,引入学科交叉测度指标,分别测度不同文献章节位置和功能模块上的交叉程度,从而揭示目标文献的学科交叉特征。[结果 /结论 ]Web of Science提供的被引参考文献深度分析功能为实现大规模全文本引文分析提供了重要数据基础,但当前版本还存在拥有被引参考文献深度分析模块的论文覆盖率低、引用情感分类模糊、引用动机缺少明确规范等问题。图书情报是一个注重跨学科交叉、多学科融合的领域,通过探究图书情报领域论文的引文特征,进而基于全文引文信息深入挖掘学科交叉特征,对于增强公众对图书情报学科的理解与认知有重要价值。
  • 《国内外知识组织研究内容与发展——基于《图书情报工作》与Knowledge Organization期刊论文的比较分析》

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    • 编译者:xuxue
    • 发布时间:2017-07-06
    • 知识组织一直是图书情报学领域的重要课题,相关研究也在不断突破与发展以实现知识的有效查询与获取。本文以《图书情报工作》和Knowledge Organization(《知识组织》)2009—2016年期刊论文为研究对象,运用文献计量分析和比较分析的方法,从生产主体、知识基础、研究主题三个角度对比分析了国内外知识组织领域研究现状与进展。研究表明,计算机科学和知识管理是国内知识组织研究重要的学科基础,对应着技术导向和管理导向两种研究路径;国外则十分关注传统知识组织的内容及其在不同语种、领域和资源类型等新环境中的应用,且非常重视从社会文化与哲学等抽象层面思考知识组织的本质与基础。本文通过管窥国内外知识组织发展现状及差异,以期能够帮助国内研究者更加清晰地认识与界定知识组织的内涵与范围,更好地把握未来的研究方向。