关于完善期刊学科分类体系的计划
2025-1-10 10:23
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1. 优化期刊学科分类体系的必要性
期刊学科分类体系是期刊评价、科研评估和信息检索的基础。先前的研究已指出主要分类体系（如 Web of Science 的学科类别和 Scopus 的 ASJC）中存在的准确性问题。不准确的期刊分类体系可能导致以下问题：
- 潜在的评价偏差，例如物理化学期刊的低估，以及图书馆学类期刊在JCR 信息科学与图书馆学类别中的弱势地位；
- 在期刊战略规划的竞争分析中可能遗漏相关期刊；
- 期刊学科定位不准确，导致政策制定出现偏差；
- 信息检索问题（过度或遗漏），影响后续分析。
此前优化期刊学科分类体系的努力主要依赖于期刊级别的引文网络。如今，随着诸如 Citation Topics等论文层级分类体系的出现，为改进工作提供了新机遇。例如，有研究通过分析多学科期刊覆盖的引文主题的多样性，展示了如何更好地对多学科期刊进行分类。此外，目前学科类别与论文层级主题之间的脱节限制了论文层级分类体系的全部潜力。弥合这一差距将增强分类方法，并为学术文献的组织提供更全面的理解。
2. 目标与方法
在这一计划中，我们提出了一种结合定量和定性方法的混合策略，用于优化期刊学科分类体系，并建立学科类别与论文层级主题之间的对应关系。图1展示了我们的数据及目标。图1. 我们的目标与数据
为实现这一目标，我们将通过分析期刊覆盖的引文主题测度期刊间的相似性，并采用分层聚类（社区检测）构建多层分类体系。随后，学科专家将参与结果审阅、解读、分类标注并优化分类体系。完整的工作流程如图2所示。相似性计算是分类体系的基础，不同的相似性测度方式可能导致聚类结果的差异。通过让学科专家参与审阅和改进分类，我们力求减少算法依赖性，并提高结果的稳健性。图2. 工作流：相似性测量、聚类和人为干预
我们寻求期刊编辑和研究社区的合作，以改进分类体系。具体而言，我们邀请贡献者：- 报告错误分配的学科类别及分类问题，并提出改进建议；
- 推荐能够提供宝贵见解的学科专家，为本计划贡献力量；
- 撰写并发表有关特定领域期刊格局的社论，鼓励更广泛的社区反馈。
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