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1 ESI 在学科评估与前沿分析中的应用 仇晓春 上海交通大学医学院图书馆

2 学科评估的常用方法 同行评议 (Peer review) : 始于 19 世纪, 科技界进行科技评估的基本方法 弊端 : 权威至上 马太效应 近亲发展 科学计量学 (Scientometrics) : 科学计量学是应用数理统计和计算技术等数学方法对科学活动的产出进行定量分析, 从中找出科学活动规律性的一门科学学分支学科 科学文献是科学活动的产出和交流的主要形式之一, 文献计量学研究成为学科评价重要方法

3 文献计量学 (Bibliometrics) 用数学和统计学的方法, 定量地分析一切知识载体的交叉科学 它是集数学 统计学 文献学为一体, 注重量化的综合性知识体系 1926 年, 洛特卡定律 : 科技文献作者分布规律 ; 1948 年, 齐普夫定律 : 文献中词频分布规律 ; 1934 年, 布拉德福定律 : 某一学科论文的期刊分布规律 ; 1963 年, 美国费城科学情报研究所加菲尔德博士创立 科学引文索引 (SCI), 为科学计量学研究提供了数据基础

4 什么是 ESI? 基本科学指标 (Essential Science Indicators, 简称 ESI) 是汤姆森科技信息集团在汇集和分析 ISI Web of Science (SCI SSCI) 所收录的学术文献及其所引用的参考文献的基础上建立起来的分析型数据库 ; 衡量科学研究绩效 跟踪科学发展前沿

5 定量分析研究绩效 ESI 是一个了解有关研究绩效的有用的工具, 可以回答有关研究绩效的很多问题 : 例如 : 在某个特定研究领域里是哪一个机构产出了高被引的研究成果? 我们所在的机构在某一研究领域中的排名情况是如何的? 在这个领域里谁是最据影响力的研究人员? 我们所在机构发表文献的被引趋势是上升的还是下降的? 我的论文的被引用情况同其它类似的文章相比的结果如何?

6 跟踪科学发展前沿 按照共引关系聚类高被引论文, 用以了解新的突破可能出现的领域以及科学家之间的非正式交流的关系, 发现研究领域里的热门话题

7 ESI 的数据来源 : 来自于 ISI Web of Science 的超过 10 年的数据 ESI 于 Mar, 2013 更新, 覆盖的数据为 10 年另 6 个月, 2002 年 1 月 2012 年 12 月 31 日 数据每 2 个月更新一次 ( 一年 6 次 ). 发表在近 9000 种期刊上的 9 百万个条目 ( 文章, 述评, 论文 ) 每一种期刊都被按照 22 个学科进行了分类标引

8 在 22 个学科领域里涵盖了 Web of Science 10 年来的数据 Agricultural Science Biology & Biochemistry Chemistry Clinical Medicine Computer Science Economics & Business Engineering Environment/ Ecology Geosciences Immunology Materials Science Mathematics Microbiology Molecular Biology & Genetics Multidisciplinary * Neuroscience & Behavior Pharmacology Physics Plant & Animal Science Psychiatry/Psychology Social Sciences--general Space Science

9 ESI 数据库以引文分析为基础, 针对 22 个专业领域, 通过计算论文数 引文数 篇均被引频次 (Average Citations Per Paper) 和单篇年均被引频次 (Averages) 平均年份 (Mean Year) 标准共引阈值 (Normalized Co-citation) 引文阈值等指标, 从各个角度对各国科研水平 期刊的声誉和影响力, 以及科研机构和科学家的学术水平进行全面衡量, 并对当前正在深入研究和有突破性进展的科学领域进行直观反映 通过 ESI 数据库, 用户不仅可以了解在各研究领域中最领先的国家 期刊 科学家 论文和研究机构, 识别自然科学和社会科学领域的重要趋势与方向, 还能够确定具体研究领域内的研究成果及其影响, 评估潜在的雇员 合作者 和竞争对手, 并对彼此的研究业绩和竞争能力进行评估, 从而具备更深层次的战略竞争情报意义 除提供具体数据图表以外,ESI 还为用户提供了简要的数据分析指导, 并为所有图表提供解释性的链接页面

10 引文排名 (Citation Rankings) 科学家 (Scientists ) 1% 研究机构 ( Institutions) 1% 国家 / 地区 (Countries/ Territories)50% 期刊 (Journals)50% 高被引论文 ( Most Cited Papers) 10 年高被引论文 (Highly Cited Papers) 2 年高被引论文 (Hot Papers ) 引文分析 (Citation Analysis) 学科基值 (Baselines) 研究前沿 ( Research Fronts ) 专家评述 ( Commentary )

11

12 引文排名 高被引论文 引文分析 专家评述

13 科学家排名 (Scientists )

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17

18 Wang ZY

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22 研究机构 (Institutions) Harvard univ

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24 国家 / 地区排名 (Countries/ Territories)

25 期刊排名 (Journals)

26 高被引论文 Highly Cited Papers: 列出在 22 个学科里被引次数最高的文献. 排序列表按照论文被引用次数的高低排在前 1% 的论文 ; Hot Papers: 在最近两年里发表的论文中, 按照最近两个月里某个学科领域中被引用次数进入前 1 的论文

27 高被引论文

28

29

30 Highly Cited Papers PEOPLES R CHINA

31 Highly Cited Papers

32

33 HOT PAPERS Stem cells

34 HOT PAPERS

35 引文分析 (Citation Analysis) 学科基值 (Baselines) 研究前沿 ( Research Fronts )

36 Baseline Baseline 给出了各领域论文每年的年平均被引频次和 10 年累积平均被引频次, 平均被引频次 (Averages) 值由某领域总引文数除以总论文数得到 平均被引频次值可以被用作科学家 机构 国家以及期刊排位表给出的单篇被引值的基线, 独立年份的学科领域平均值可用于该年份出版的论文的比较

37 Baseline

38 研究前沿 (RESEARCH FRONT ) 研究前沿是引文网络结构根据若干篇原创性成果的核心文献来描述某个特定研究领域现状的应用 ; 研究前沿汇集特定领域核心文献和研究焦点, 追踪学科发展趋势, 辨析科学家 研究机构 国家对科学发展的贡献 ; 研究前沿是一组高被引论文, 是通过聚类分析而定义的核心论文 ; 研究前沿采用独特的视角来审视学科领域 : 用以了解新的突破可能出现的领域以及科学家之间的非正式交流的关系 ; 学科分类精确到期刊, 而不是具体到单篇文章 ; 聚类的命名基于半自动化的词频处理过程而形成

39 文献间的共引关系 citation citing paper co-cited papers

40 文献的聚类 attractive forces on A nanotube map ESI Interview with R. Smalley

41 标准共引阈值 citation co-citation 160 co-citations 313 citations 374 citations 0.47 =160/(313*374)^.5 Chen J, et al, Solution properties of single-walled Carbon nanotubes Science, 1998 Liu J, et al, Fullerene pipes Science,1998

42 什么是平均年份 (Mean Year)? 平均年份 (Mean Year) 是引文发表的平均年份是衡量学术界对相关主题研究的活跃程度的一个指标, 其核心思想是引文发表的平均年份越近, 表示当前对该主题开展的研究越多 Mean Year 离当前年份越近越能表明该主题处于当前学科热点或研究前沿 即就是前沿课题研究兴起的时间点

43

44

45

46 专家评述 (Commentary) 有关于引文分析的各种各样的采访 / 文章和评论信息 in-cites: 提供进入科学社区的门户, 提供多个学科领域中高被引研究人员 论文 机构 期刊和国家的采访资料等 ; Special Topics: 在某个的学科领域中取得重大研究进展或者引起特别兴趣的论文的引文分析和专家意见 ; Science Watch: 提供 Thomson Scientific 快讯的编辑材料

47 Science Watch 每周跟踪免费网络资源中的热点 新涌现的论文和研究前沿, 从而进行科学评价和分析 ; 提供了选定研究领域的通讯快报 引文分析与注解信息 ; 包括访谈 以第一人称撰写的评论, 以及科学家 期刊 机构和国家 / 地区的概要信息 ;

48 专家评述 (Commentary)

49 在线演示

50 谢谢! 仇晓春上海交通大学医学院信息资源中心 Tel:

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