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Incites数据库(科研评价指标全面、功能强大)

已有 13392 次阅读 2014-3-17 21:31 |个人分类:信息资源|系统分类:科研笔记


InCites 是一个基于Web of Science引文数据建立的、经过数据清理与机构名称规范化处理生成的分析评估型数据库,收录了全球11,000多种权威期刊文献数据,时间跨度为30年。相较于Web of ScienceInCites的评价功能更加强大和全面,除具有SCI的一般评价指标(如论文数、论文被引数)之外,InCites的评价范围更广,包括了学科、机构、世界范围内的相对评价指标(Incites的评价指标见附件),侧重基于检索的评价结果呈现,以评价为根本目的。

InCites数据库即日起开通使用(网址:http://incites.isiknowledge.com),附件是开通通知、及相关计量指标和使用指南。


Incites数据库开通通知 (1).docx

20131210 InCites_Chinese Acad Med Sci (1).pdf

20131210 InCites_Chinese Acad Med Sci.pdf

InCites数据库开通通知

InCites 是一个基于Web of Science引文数据建立的、经过数据清理与机构名称规范化处理生成的分析评估型数据库,收录了全球11,000多种权威期刊文献数据,时间跨度为30年。相较于Web of Science,InCites的评价功能更加强大和全面,除具有SCI的一般评价指标(如论文数、论文被引数)之外,InCites的评价范围更广,包括了学科、机构、世界范围内的相对评价指标(Incites的评价指标见附件),侧重基于检索的评价结果呈现,以评价为根本目的。

InCites模块包括Research PerformancePrifiles(机构定制数据)和Global Comparisons(预置数据)两部分。在Global Comparisons(预置数据)模块可基于7种学科分类体系进行比较分析,如Web of Science中250多个学科分类、ESI中22个学科分类、OECD采用的Frascati学科分类、中国国务院学位办学科分类SCADC。通过InCites,可从以下三个角度进行科研产出及影响力分析:

1.  机构引文报告

提取本机构研究人员所发表的论文及引用信息,实时跟踪机构的研究产出和影响力;将本机构的研究绩效与其他机构以及全球和学科领域的平均水平进行对比;发掘机构内具有学术影响力和发展潜力的研究人员;建立评价基准,准确、合理的分配项目基金;监测机构的科研合作活动,并寻求潜在的合作机会。

2.  国家指标数据

以国家及地区为单位,汇总其论文与引文总数,同时提供全球170多个国家与若干个地区(亚太,亚太(不包括日本),欧洲共同体,拉丁美洲,中东,北欧,OECD)在各学科领域的综合科研效绩评估指标;

3.  机构指标数据

提供40多个国家2,000多所大学/研究机构在各学科领域的综合研究绩效评估指标,其中包括有中国200多所高校、研究机构的论文和引文指标,以及985高校和C9高校分组。

 

图书馆订购InCites数据库,并于即日起正式开通,如有使用问题及反馈意见,请联系资源建设部周琴,E-mail:zhouqin@imicams.ac.cn,联系电话:52328928。

 

访问网址:http://incites.isiknowledge.com

开通方式:IP地址控制,全院开通

使用指南:见附件

InCites在线培训课程:http://science.thomsonreuters.com.cn/InCites/

请注意遵守版权规定,合理合法使用电子资源。

 

 

 

中国医学科学院图书馆资源建设部

2014317

 

SUMMARY METRICS

http://incites.isiknowledge.com/ReportViewAction.action?reportName=Summary%20Metrics&reportHeight=1000&actMenu=research

Dataset:Institute Of Medical Information  Chinese Academy Of Medical Sciences: Address Search Dataset
Report Type:Summary Metrics
Time Period:
1980 - 2014
Additional Information:
Cite this report as InCitesTM, Thomson Reuters (2014). Report Created:Mar 12, 2014  Data Processed Feb 21, 2014 5:34:23 PM  Data Source: Web of Science ® This data is reproduced under a license from Thomson Reuters. You may not copy or redistribute this data in whole or in part without the written consent of the Science business of Thomson Reuters. Subject area baseline data processed Jan. 1, 1981->Dec. 31, 2012

http://incites.isiknowledge.com/ReportViewAction.action?reportName=Summary%20Metrics&reportHeight=1000&actMenu=research


Category actual / Expected Cites 1.02Journal actual / Expected Cites 1.31Average Percentile 60.39
Percentile15102550
Number of Documents*23010232027556012196
Percent of Documents0.76%3.37%6.67%18.30%40.13%
Articles above/below Threshold**-0.24%-1.63%-3.33%-6.70%-9.87%
*Includes document types: Article, Note, Review and Proceedings Paper (from SCIE/ SSCI/ A&HCI)
**Percentage articles  above/below Expected Percentile Threshold’ = (Percent of Documents [-] Percentile Threshold)
Citation Metrics
Times Cited377,877
Web of Science Documents44,392
Cites per Document8.51
% Documents Cited67%
h-index154
Median Cites2
2nd Generation Citations    4,613,064
2nd Generation Citations per Citing Document   16.93


Disciplinarity Metrics
Disciplinarity index0.027
Interdisciplinarity index0.76

Collaboration Metrics
Unique Authors48,524
Average Authors per Document6.89
Unique Institutions13,471
Average Institutions per Document2.71
Average Countries/Territories per Document1.38


请关注和使用。近期还将组织相关的培训。

如有使用问题或反馈意见,也请告诉我。

祝好

周琴

中国医学科学院图书馆资源建设部

电话:52328928

邮箱:zhou.qin@imicams.ac.cn


InCites 指标说明

一、 定制数据部分 (Research Performance Profiles)

Research Performance Profiles 模块能够为用户建立定制数据集,包含的分析指标有:

1) 论文数量(Web of Science Documents):  一段时间内被 Web of Science 数据库收录的论

文数量。

2) 总被引频次(Times Cited):  一段时间内被 Web of Science 数据库收录论文的总被引频

次。

3) 篇均被引频次(Average Cites per Document):  平均每篇论文的被引频次。

4) h 指数 (h Index):将一组论文按照被引频次降序的方式排列,h = n 意味着该组论文中

有 n 篇论文的被引频次不低于 n 次。

5) 被引频次中位数(Median Cites):  将一组论文按照被引频次升序的方式排列,位于中间

位置论文的被引频次即被引频次中位数。

6) 第二代被引频次(2nd Generation Citations):  一段时间内,被 Web of Science 数据库收

录论文的施引文献的总被引频次。

7) 施引文献篇均被引频次(2nd Generation Citations per Citing Document):  平均每篇施2

引文献的被引频次。

8) 平均百分位(Average Percentile):一篇论文的百分位是指,该篇论文在全球该学科当

年发表的论文中按被引频次排名的百分位数。百分位数值越小,表明该篇论文为高被

引论文;百分位数值越大,则反之。一组论文的平均百分位则是将一组论文在各学科

领域中的百分位进行加和再取平均值。该指标的量纲为百分数,数值等于 1 表示该组

论文在全球各学科领域中平均排名在全球前 1%,该数值等于 90 表示该组论文的被引

次数较低,平均来说位于全球各学科领域的前 90%。

9) 基于学科层面的相对影响力(Category Actual/Expected Citations)。该指标能够表征一

组论文在学科层面上的相对影响力水平,即该组论文在每个学科中发表论文的实际被

引频次与全球该学科同年同类型论文的平均被引频次的比例。当该比率等于 1 时,表

明该组论文的被引频次与其各自所属学科的平均被引频次相等。如果一些论文属于 2

个以上的学科时,在计算学科平均被引频次时,就将该论文所属每个学科的平均被引

频次加和后取平均值。

10) 基于期刊层面的相对影响力(Journal Actual/Expected Citations)。该比率则能够表征一

组论文在期刊层面上所表现出来的相对影响力水平,即该组论文在每本期刊中所发表

论文的实际被引频次与相应期刊中同年同类型论文平均被引频次的差距。当该比率等

于 1 时,表明该组论文的总被引频次与其所刊载期刊的平均被引频次相等。

11) 学科指数(Disciplinary Index):这一指标用来衡量一组论文在不同学科领域中的覆盖

面,其数值从 0 到 1。数值越高,表明该组论文在某一学科领域内的集中度越高。这

一指数是依据赫芬达尔指数演变来的,赫芬达尔指数通常是经济学领域用来评价市场

份额的一个指数。表示为:

2

1

N

i

i

H s

 

其中:Si 为该组论文中每个学科的论文数量占该组论文总数的比例,N 为该组论文涉及

到的学科数。

12) 跨学科指数(Interdisciplinary Index):这一指标用来测度一组论文的学科交叉性,这个3

指标的上限为 1。跨学科指数越接近 1,表明该组论文的跨学科性较强。0 表明每篇论

文仅仅属于一个学科。这一指数是依据香农指数而来,具体表示如下:

其中:p 代表了论文在学科 i 中分量,n 表示学科数量。

13) 高于/低于期望水平的论文百分比(Percent Articles above/below Expected Level)。

这一分布特征分别列出了该组论文能够排名在全球前 1%、5%、10%、25%和 50%的

论文数占该组论文总数的百分比,并与全球在各个百分位基准上的期望水平(即 1%、

5%、10%、25%和 50%)进行对比,标记出其高于/低于期望水平的百分比数值。该分

析模块中的百分位基准是由数据集中涉及到的学科重新汇总计算得到的。例如:该数

据集中如果包含数学和物理两个学科的论文,那么百分位基准的确定即将全球这两个

学科的论文汇总在一起,计算得到各个百分位水平上的被引频次。

14) 排除自引的被引用频次(Times Cited without Self Cites):该指标主要针对作者分析,

即某作者发表论文的总被引频次减去该作者自己引用频次。

15) 自引比例(% Self Cites):某作者的自引频次占其论文总被引频次的百分比。

16) 排除自引的篇均被引频次(Average Cites per Document without Self Cites):某作者排

除自引后的被引频次除以发表论文数。

17) 排除自引的 h 指数(h-index without Self Cites):排除作者自引后,重新计算得到的 h

指数。4

二、 预置数据部分 (Global Comparisons)

预置数据模块能够提供全球 170 多个国家与若干个地区(亚太, 亚太(不包括日本),

欧洲共同体,拉丁美洲,中东,北欧,OECD)在各学科领域的论文和引文计量指标;以

及全球 3,000 多所大学、研究机构以及大学集合(例如:中国的 985 高校和 C9 高校、英

国的RUSSELL GROUP和1994 GROUP、澳大利亚的GOUPG OF 8、德国的UNIVERSITIES

OF EXCELLENCE 等等)在各学科领域的论文和引文计量指标;可以进行国家/地区或机

构间的多指标对比分析,以及基于全球学术论文平均影响力水平的基准分析。

目前提供 7 种学科分类,包括:澳大利亚、巴西、英国、OECD 和中国国务院学位办

学科分类,以及 Web of Science  和 ESI 分类。

预置数据模块中进行国家/机构对比分析时,包含的分析指标有:

1) 论文数量(Web of Science Documents):  一段时间内被 Web of Science 数据库收录

的论文数量。

2) 总被引频次(Times Cited):  一段时间内被 Web of Science 数据库收录论文的总被引5

频次。

3) 篇均被引频次(Cites per Document (Impact)):  平均每篇论文的被引频次。

4) 被引用率(% Documents Cited):  在一组论文中,被引用 1 次及以上的论文占该组

论文总数的百分比。

5) 相对影响力(Impact Relative To World):  某国家/地区(或机构)发表论文的篇均被

引频次与全球总体论文篇均被引频次的比值。该值大于 1,即表明该组论文的篇均

被引频次高于全球平均水平;小于 1,则低于全球平均水平。

6) 相对于所属学科领域的影响力(Impact Relative to Subject Area):  某国家/地区(或

机构)在某学科领域发表论文的篇均被引频次与全球相应学科领域篇均被引频次的

比值。该值大于 1,即表明该组论文的篇均被引频次高于其所属学科领域的全球平

均水平;小于 1,则反之。

7) 相对于所属机构的影响力(Impact Relative to Institution):  某机构在某学科领域内

发表论文的篇均被引频次与该机构总体论文篇均被引频次的比值。该值大于 1,即

表明该组论文的篇均被引频次高于其所属机构的平均水平;小于 1,则反之。

8) 相对于所属国家/地区的影响力(Impact Relative to Country/Territory):  某国家/地

区在某学科领域内发表论文的篇均被引频次与国家/地区总体论文篇均被引频次的

比值。该值大于 1,即表明该组论文的篇均被引频次高于国家/地区的平均水平;

小于 1,则反之。

9) 占全球论文总数百分比(% Documents in World):  某国家/地区(或机构)发表论文

数占全球发表论文总数的百分比。

10) 占所属学科领域论文总数的百分比(% Documents in Subject Area):  某国家/地区

(或机构)在某学科领域内发表论文数占全球相应学科领域论文总数的百分比。

11) 占所属机构论文总数的百分比(% Documents in Institution):  某机构在某学科领域

内发表论文数占所属机构发表论文总数的百分比。6

12) 占所属国家/地区的百分比(% Documents in Country/Territory):  某国家/地区在某

学科领域内发表论文数占国家/地区发表论文总数的百分比。

13) 相对被引用率(% Documents Cited Relative to World):  某国家/地区(或机构)发表

论文的被引用率与全球总体论文被引用率的比值。

14) 相对于所属学科领域的被引用率(% Documents Cited Relative to Subject Area):

某国家/地区(或机构)在某学科领域内发表论文的被引用率与全球相应学科领域总

体论文的被引用率的比值。

15) 相对于所属机构的被引用率(% Documents Cited Relative to Institution):  某机构

在某学科领域内发表论文的被引用率与所属机构总体论文的被引用率的比值。

16) 相 对 于 所 属 国 家 / 地 区 的 被 引 用 率 (% Documents Cited Relative to

Country/Territory):  某国家/地区在某学科领域内发表论文的被引用率与该国家/

地区总体论文的被引用率的比值。

17) 综合绩效指标(Aggregate Performance Indicator):  某国家/地区(或机构)的实际被

引频次与期望被引频次的比值。该指标对不同学科领域和不同年份发表论文均进

行了归一化处理,如果比值大于 1,即表明该国家/地区(或机构)的综合影响力高于

全球平均水平;小于 1,则反之。指标的计算方法如下:

其中: 是某机构 i (或国家/地区)的总被引频次, 是机构 i 在学科领域 f 和 t 年

内发表论文的总被引频次, 是机构 i 在学科领域 f 和 t 年内发表的论文数, 是全

球在学科领域 f 和 t 年内发表论文的篇均被引频次(即基线)。



https://wap.sciencenet.cn/blog-280034-776878.html

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