武夷山
合作规模与论文影响力的关系 精选
2020-9-13 07:43
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合作规模与论文影响力的关系

武夷山

 

    JASIST杂志网站2019年11月14日发表了英国胡弗汉顿大学数据科学教授Mike Thelwall和胡弗汉顿大学统计网络计量学研究课题组的Nabeil Maflahi合著的文章,Academic collaboration rates and citation associations vary substantially between countries and fields(对于不同国家和不同领域,学术合作率与被引次数之间的关联有很大差异)。

    文章的摘要说:

    政府机构和科研资助部门都鼓励科研合作,不过,如果合作的相对普遍性和益处因国而异的话,那么,就需要采用不同的国家战略和学科战略来推动科研合作。本文对Scopus数据库2008–2012年期间发文量最大的10个国家在27个宽泛学科领域的“按领域标准化的论文引用影响指数”进行了比较。比较结果表明,作者团队规模随学科和国家不同而有很大差异,日本平均每篇文章有4.2个作者,比英国(2.5个作者)多三分之二。中国的独著论文很少(占总量4%),而英国的独著论文很普遍(占总量27%)(博主:我特别想请留学英国的博友解释一下,为什么英国独著论文较多?)。对于几乎所有国家和学科,作者团队规模越大,论文的被引情况越好,而在中国,这二者的关联比别的国家都弱。二者的关联也存在学科领域差异。例如,在商务、管理和财会领域,这二者似乎没有多少关联;对于中国和印度作者的商务、管理和财会论文,独著论文的被引情况反而较好。总之,无论是科研人员的合作程度,还是合作规模与论文引用影响之间的关联程度,都存在着显著的国别差异和学科领域差异。

 

    第一作者Mike Thelwall是2015年普赖斯奖得主,拥有数学博士学位。他在学术简历中不仅列出了发表过的论文,带过的博士生,还介绍说他评审过46篇博士学位论文,其学科分布是:情报学22篇,计算语言学12篇,计算机科学8篇,社会科学3篇(社会学/政治学、传播学、文化研究各1篇),物理学1篇(复杂系统)。

    有意思的是,这篇2019年11月发表的论文的参考文献中,有一篇是施普林格出版社2020年才正式出版的图书(Evaluative Informetrics: The Art of Metrics-Based Research Assessment)中的一章,即科睿唯安的资深研究员David A. Pendlebury撰写的When the Data Don’t Mean What They Say: Japan’s Comparative Underperformance in Citation Impact(当数据不能反映事实:日本在引文影响力方面相对落后的表现)。

    这篇文章的摘要说:

    日本的论文影响力与其他科技发达国家相比有明显差距。本文警告说,只用引用次数来反映学术水平是过于简单化了。影响论文影响力的因素很多。本文根据发表语言、平均作者数、国际合著、研究人员流动、自引、国家科研重点和多样性等多个指标或影响因素考察了日本的论文及引文。这些因素都不足以解释日本论文影响力相对落后的表现。另一个因素是,日本有很多论文发表在面向国内受众的期刊而不是国际导向的期刊上,本文认为这才是日本论文被引用机会受损的重要原因。科技政策制定者和记者容易误解日本论文影响力指标相对落后的含义,以为日本的科研质量低于国际平均水平。事实上,日本政府和媒体就是这么解释的。正如科学计量学家Henk Moed反复说明过的,反映国家科研业绩的引文指标之解释需要非常谨慎才行。

  

 


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