周?；ǖ?/p>

〔摘 要〕本文利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，對(duì)WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中Journal of Informetrics和Scientometrics刊載的近五年來(lái)的論文從關(guān)鍵詞、核心作者、國(guó)家和機(jī)構(gòu)、高被引文獻(xiàn)等方面進(jìn)行分析，從而探討國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)研究的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，最后根據(jù)分析結(jié)果對(duì)如何提升中國(guó)學(xué)者的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力提出了建議。

〔關(guān)鍵詞〕WoS數(shù)據(jù)庫(kù)；文獻(xiàn)計(jì)量分析；科學(xué)計(jì)量學(xué)；信息計(jì)量學(xué)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2014.02.024

〔中圖分類號(hào)〕G250.252 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2014）02-0115-06

上世紀(jì)60年代美國(guó)科學(xué)家、科學(xué)計(jì)量學(xué)奠基人和情報(bào)科學(xué)創(chuàng)始人之一普賴斯等人倡導(dǎo)并采用定量研究方法研究科學(xué)自身的問(wèn)題，科學(xué)引文索引的創(chuàng)始人加菲爾德研制開(kāi)發(fā)的SCI成為文獻(xiàn)檢索和引文分析的重要工具，為文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。近五十年來(lái)，科學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展穩(wěn)健而迅速，并逐步增加研究對(duì)象，拓展研究領(lǐng)域，與信息科學(xué)形成了一門交叉學(xué)科——信息計(jì)量學(xué)?？茖W(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)可以廣義地定義為，用定量的方法處理學(xué)術(shù)性和實(shí)用性信息的產(chǎn)生、流向、傳播和利用的研究領(lǐng)域[1]。作為一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域，科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)已被應(yīng)用于各種與信息相關(guān)的活動(dòng)，如專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)和其他信息管理系統(tǒng)，科學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)源的選擇等。隨著國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)的發(fā)展態(tài)勢(shì)從不同角度作了考察[2]。如研究科學(xué)計(jì)量學(xué)家和信息計(jì)量學(xué)家[3-7]，科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的研究熱點(diǎn)或進(jìn)展研究[8-9]，評(píng)述科學(xué)計(jì)量學(xué)著作[10]，勾勒國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)[11-12]，介紹中國(guó)科學(xué)計(jì)量學(xué)指標(biāo)[13]、數(shù)據(jù)庫(kù)研究與應(yīng)用[14-15]等。本文在前人研究基礎(chǔ)上，主要基于國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)兩種最具權(quán)威的期刊Scientometrics和Journal of Informetrics近五年來(lái)刊載的全部文獻(xiàn)，對(duì)這一數(shù)據(jù)集從關(guān)鍵詞、核心作者、國(guó)家和機(jī)構(gòu)、高被引文獻(xiàn)等方面進(jìn)行分析。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法本文選擇ISI Web of Knowledge中的Web of Science[16]數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)源，利用檢索途徑中出版物名稱進(jìn)行檢索，出版時(shí)間為2008-2012年，為確保數(shù)據(jù)完整性，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)截止于2012年12月份，共檢索到文獻(xiàn)1 330篇，選擇文獻(xiàn)類型為ARTICLES的文獻(xiàn)作為研究對(duì)象合計(jì)1 259篇，其中Journal of Informetrics載文量為257篇，Scientometrics載文量為1 002篇。本文運(yùn)用湯姆森路透公司的數(shù)據(jù)分析軟件TDA和可視化應(yīng)用軟件UCINET，對(duì)檢索出的1 259篇文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從關(guān)鍵詞分析、作者分析、國(guó)家和機(jī)構(gòu)分析、高影響力文獻(xiàn)等方面分析國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。

2 基于關(guān)鍵詞的研究現(xiàn)狀分析

2.1 高頻關(guān)鍵詞分析1 259篇文獻(xiàn)共包含關(guān)鍵詞共4 611個(gè)，篇均3.66個(gè)，去重后得出2 652個(gè)不同的關(guān)鍵詞，其中2 106個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次為1。有些關(guān)鍵詞選取的不規(guī)范和隨意性增加了本文統(tǒng)計(jì)的難度，如引文分析分別有citation、citation analysis、citations、citations analysis等，如H指數(shù)分別有H index、h-index、Hirsch index、Hirsch-index、Hirschs index在實(shí)際統(tǒng)計(jì)時(shí)將相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行合并，將高頻關(guān)鍵詞（頻次10）列于表1中。

表1 關(guān)鍵詞詞頻表（頻次10）

由表1可知，科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的研究主要集中在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、引文分析、H指數(shù)、科學(xué)合作、（期刊）影響因子、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、作者合作關(guān)系、科研產(chǎn)出、科學(xué)計(jì)量學(xué)等方面；同時(shí)注重同行評(píng)議、搜索引擎、科研評(píng)價(jià)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)、共詞分析等方面的研究；有些研究涉及了知識(shí)擴(kuò)散、專利應(yīng)用、科學(xué)地圖、大學(xué)——產(chǎn)業(yè)——政府關(guān)系的三螺旋模型等領(lǐng)域。

2.2 關(guān)鍵詞歷年變化的分析表2是5年間按關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次的對(duì)比，限于篇幅，僅僅列出前十位，從表2中可知以下信息：H指數(shù)（H-index） 在2008年成為位列第一高頻詞，近幾年研究熱潮稍有回落，但一直是科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)研究的主要內(nèi)容之一，5年來(lái)均處于前列；引文（Citations）或引文分析（Citation analysis）始終是科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)研究的核心內(nèi)容；由于科學(xué)指標(biāo)中包含文獻(xiàn)指標(biāo)，信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)與文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)有了千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)（Bibliometrics）因此位列前茅并始終處于不可撼動(dòng)的地位；影響因子（Impact factor）是科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)傳統(tǒng)領(lǐng)域之一，雖在5年內(nèi)的頻次變化幅度較大，但仍然未遠(yuǎn)離眾研究者的視野；信息科學(xué)領(lǐng)域近幾年來(lái)從個(gè)體信息行為逐步轉(zhuǎn)向群體信息行為研究后，合作研究（Research collaboration、Scientific collaboration）也成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)之一；當(dāng)科學(xué)計(jì)量學(xué)從科學(xué)情報(bào)的工具變?yōu)榭蒲性u(píng)價(jià)的工具時(shí)，利用計(jì)量學(xué)進(jìn)行科學(xué)產(chǎn)出和評(píng)價(jià)研究（Scientific production、Research evaluation、Research productivity）成為近三年來(lái)科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)研究的重點(diǎn)之一。

表2 關(guān)鍵詞歷年變化表

3 核心作者分析本文數(shù)據(jù)集合共有文獻(xiàn)1 259篇，涉及作者3 071人次。發(fā)文最多的為比利時(shí)天主教魯汶大學(xué)的格倫采爾（Glanzel，W）教授，他研究的主要領(lǐng)域是科學(xué)指標(biāo)與評(píng)價(jià)、科學(xué)地圖繪制、引文分析方法、引文影響等，主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)是推動(dòng)了期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)的發(fā)展，并因此在1999年獲得了信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)的最高學(xué)術(shù)成就獎(jiǎng)——普賴斯獎(jiǎng)，5年來(lái)合計(jì)發(fā)文34篇。除格倫采爾（Glanzel，W）教授外，位列前十位的作者中還有3位曾經(jīng)獲得普賴斯獎(jiǎng)，他們分別是比利時(shí)哈塞爾特大學(xué)的埃格赫（Egghe，L 2001年）、比利時(shí)天主教魯汶大學(xué)的魯索（Rousseau，R 2001年）、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)的雷德斯迭夫（Leydesdorff，L 2003年）。發(fā)文量排名前十位的作者如表3所示。表3 全部作者分布endprint

表3中的學(xué)者Bornmann，L從作者發(fā)表文獻(xiàn)時(shí)間及對(duì)應(yīng)的作者單位和該作者作為通訊作者的EMAIL地址來(lái)分析，該學(xué)者在2011年之前在瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院學(xué)習(xí)或工作，2011年之后在德國(guó)馬普學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)或工作，結(jié)合與之合作的學(xué)者情況來(lái)看，為同一名學(xué)者的可能性較大。利用UCINET軟件對(duì)核心作者的合著文獻(xiàn)進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖2所示。其中節(jié)點(diǎn)的意義設(shè)置為點(diǎn)度數(shù)，即節(jié)點(diǎn)越大，表示該作者的合作者越多；連線越粗，表示連線兩端的作者合作越頻繁[17]。通過(guò)前十位作者的網(wǎng)絡(luò)合作圖可以看出，主要包括3個(gè)部分：一是比利時(shí)天主教魯汶大學(xué)的格倫采爾（Glanzel，W）教授，該教授未與排名前十位的其他作者產(chǎn)生合作關(guān)系；二是羅馬第二大學(xué)的Abramo，G、DAngelo組成的科研團(tuán)隊(duì)，該科研團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出豐碩，5年合計(jì)發(fā)文48篇，該團(tuán)隊(duì)的主要研究領(lǐng)域是科研產(chǎn)出與評(píng)價(jià)、大學(xué)評(píng)價(jià)、科研合作等；三是以Bornmann，L為中心的合作關(guān)系群，該學(xué)者2011年之前就職或就讀于瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院，2011年之后其通訊地址改為在德國(guó)馬普學(xué)會(huì)，就其合作者分析，為同一學(xué)者的可能性比較大。該合作關(guān)系群中的埃格赫（Egghe，L）和他的弟子也是其親密合作伙伴魯索（Rousseau，R），由于他們?cè)诳茖W(xué)計(jì)量學(xué)界的杰出成就，2001年共同登上科學(xué)計(jì)量學(xué)界最高獎(jiǎng)——普賴斯獎(jiǎng)的領(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)。埃格赫是比利時(shí)安特衛(wèi)普大學(xué)的數(shù)學(xué)博士，現(xiàn)任比利時(shí)哈塞爾特大學(xué)教授、比利時(shí)皇家圖書館館長(zhǎng)，委員會(huì)成員，世界科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)委員會(huì)成員，埃格赫的研究主要涉及信息理論、引文分析、信息檢索、協(xié)作和合作理論、信息科學(xué)的數(shù)學(xué)模型等領(lǐng)域[18]。該合作群中第三個(gè)獲得普賴斯獎(jiǎng)的學(xué)者是荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)的雷迭斯多夫教授（Leydesdorff，L），他是荷蘭著名社會(huì)學(xué)家，社會(huì)學(xué)博士、哲學(xué)碩士、生物化學(xué)碩士，其研究領(lǐng)域主要包括科學(xué)技術(shù)哲學(xué)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、信息計(jì)量學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)以及社會(huì)學(xué)[7]。他的主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)是提出了大學(xué)——產(chǎn)業(yè)——政府關(guān)系的三螺旋模型，并在2003年獲得了普賴斯獎(jiǎng)。第三個(gè)合作關(guān)系群中有一位來(lái)自中國(guó)復(fù)旦大學(xué)的學(xué)者官建成（Guan，J C），其與魯索有過(guò)合作，該學(xué)者的研究領(lǐng)域主要為研究與開(kāi)發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新管理、科學(xué)計(jì)量學(xué)。圖1 前十位作者合作網(wǎng)絡(luò)圖

4 國(guó)家與機(jī)構(gòu)分析

4.1 國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)1 259篇文獻(xiàn)中，國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)發(fā)表文獻(xiàn)量不少于8篇的機(jī)構(gòu)共計(jì)11個(gè)，如表4所示。由表5可看出，國(guó)內(nèi)在Journal of Informetrics和Scientometrics上發(fā)文前十名的機(jī)構(gòu)中，排名第一的為武漢大學(xué)文獻(xiàn)總量為21篇，排名第二位的為中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所，排在第三位的是大連理工大學(xué)。另外臺(tái)灣的兩所高校國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)和國(guó)立政治大學(xué)表現(xiàn)也不俗。河南師范大學(xué)由于形成了以梁立明教授為核心的科學(xué)計(jì)量學(xué)國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)群，因此在信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)界占了一席之地，梁立明教授是比利時(shí)安特衛(wèi)普大學(xué)博士，其主要研究領(lǐng)域是科技發(fā)展規(guī)律與機(jī)制研究、科學(xué)計(jì)量學(xué)理論與應(yīng)用研究、科技管理與科技政策研究。她主要的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)是發(fā)現(xiàn)了科學(xué)發(fā)展節(jié)律，被國(guó)際學(xué)術(shù)界稱為“Liang節(jié)奏”。

4.2 國(guó)際機(jī)構(gòu)1 259篇文獻(xiàn)共涉及合作國(guó)家或地區(qū)68個(gè)（不包括中國(guó)大陸及港澳臺(tái)地區(qū)），表5為排名前六的國(guó)家或地區(qū)及其主要科研機(jī)構(gòu)。表4 國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)分布

由表5看出，在國(guó)際計(jì)量學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)量最多的是美國(guó)，占文獻(xiàn)總量的13.58%。其次是中國(guó)，西班牙、比利時(shí)、荷蘭和中國(guó)臺(tái)灣分列3～6位。從檢索結(jié)果分析，發(fā)文量位列前十位的科研結(jié)構(gòu)分別為：比利時(shí)魯汶大學(xué)（90篇）、西班牙科學(xué)研究理事會(huì)（58篇）、匈牙利科學(xué)院（47篇）、荷蘭萊頓大學(xué)（37篇）、比利時(shí)哈塞爾特大學(xué)（32篇）、比利時(shí)安特衛(wèi)普大學(xué)（31篇）、西班牙格拉納達(dá)大學(xué)（26篇）、國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)（24篇）、羅馬第二大學(xué)（24篇）、瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院（23篇）。美國(guó)和中國(guó)的文獻(xiàn)總量雖然比較多，但在世界發(fā)文總量排前十的科研機(jī)構(gòu)中，卻沒(méi)有美國(guó)和中國(guó)大陸的科研機(jī)構(gòu)，說(shuō)明美國(guó)和中國(guó)的未形成比較集中的信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域研究比較成熟的地域主要集中在歐洲國(guó)家如比利時(shí)、荷蘭、匈牙利等。

4.3 國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析將4.1、4.2所述機(jī)構(gòu)及不在上述機(jī)構(gòu)中但發(fā)文量排名前48位的機(jī)構(gòu)利用UCINET軟件對(duì)合作情況進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖3所示。其中節(jié)點(diǎn)、連線所代表的含義不再贅述。圖2 國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)合著網(wǎng)絡(luò)

由圖2所示，左上角單獨(dú)列出的大學(xué)是未與其他任何科研機(jī)構(gòu)產(chǎn)生合作的機(jī)構(gòu)，包括中國(guó)的北京大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等。比利時(shí)的天主教魯汶大學(xué)處于網(wǎng)絡(luò)圖的中心，與其他國(guó)外的科研機(jī)構(gòu)合作很緊密，如匈牙利科學(xué)院、中科院、大連理工大學(xué)、比利時(shí)安特衛(wèi)普大學(xué)、浙江大學(xué)、比利時(shí)哈塞爾特大學(xué)、河南師范大學(xué)。國(guó)內(nèi)圖書情報(bào)學(xué)科排名位居前列的幾所大學(xué)武漢大學(xué)、北京大學(xué)、南京大學(xué)均未與世界信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)前沿機(jī)構(gòu)比利時(shí)魯汶大學(xué)存在合作關(guān)系，而浙江大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)、河南師范大學(xué)在國(guó)際交流與合作方面比武大、北大、南大要頻繁。國(guó)內(nèi)大學(xué)或科研機(jī)構(gòu)與科技發(fā)達(dá)國(guó)家在信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)研究領(lǐng)域開(kāi)展廣泛的國(guó)際合作，有利于提升我國(guó)的科研整體水平，從而縮短與科技發(fā)達(dá)國(guó)家的差距。

5 高影響力文獻(xiàn)本文數(shù)據(jù)集的1 259篇文獻(xiàn)共計(jì)被引頻次6 345次，篇均被引達(dá)5.04次。文獻(xiàn)的被引頻次高低，顯示其研究?jī)?nèi)容被學(xué)界所關(guān)注的程度，同時(shí)也能說(shuō)明該文獻(xiàn)對(duì)該學(xué)科影響力的大小。因此，對(duì)文獻(xiàn)被引頻次分析可以從一定程度上揭示文獻(xiàn)的質(zhì)量及影響。本文數(shù)據(jù)集被引頻次最高的文獻(xiàn)累計(jì)被引111次，該文獻(xiàn)作者為擔(dān)任Informetrics、Scientometrics和Cybermetrics期刊編委的以色列巴伊蘭大學(xué)人文科學(xué)學(xué)院信息科學(xué)系的巴依蘭（Bar-Ilan，Judit 2008），該篇論文主要比較了以色列科研人員在不同檢索工具WoS、Scopus和Google Scholar中H指數(shù)情況，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)利用Google Scholar所得H指數(shù)與WoS、Scopus有所不同。從高被引文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞來(lái)看，高被引文獻(xiàn)的研究主要集中于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)指數(shù)（Bibliometric indicators）、引文分析（Citation analysis）、皇冠指標(biāo)（Crown indicator）等方面。表6列舉被引頻次最高的前9篇文獻(xiàn)。endprint

6 結(jié) 論從已有文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容分析，國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)和信息計(jì)量學(xué)近五年來(lái)的研究主要包括學(xué)術(shù)期刊分析和影響、國(guó)內(nèi)、國(guó)際和學(xué)科之間的合作、國(guó)家和地區(qū)投入產(chǎn)出（R&D）研究、科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)的定律與分布、數(shù)學(xué)模型、引文分析、科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)的應(yīng)用與發(fā)展等方面[1]。從作者、國(guó)家及機(jī)構(gòu)、高被引文獻(xiàn)及獲普賴斯獎(jiǎng)人數(shù)來(lái)看，歐洲國(guó)家中荷蘭、西班牙、比利時(shí)、匈牙利、德國(guó)在該領(lǐng)域有較強(qiáng)實(shí)力。亞洲國(guó)家中中國(guó)和臺(tái)灣地區(qū)文獻(xiàn)總量?jī)?yōu)勢(shì)明顯，但不足依然，從高產(chǎn)作者、高被引文獻(xiàn)和獲普賴斯獎(jiǎng)可見(jiàn)一斑，因此就如何提升中國(guó)學(xué)者科研競(jìng)爭(zhēng)表6 高被引文獻(xiàn)

作 者標(biāo) 題被引

頻次第一作者機(jī)構(gòu)Bar-Ilan，Judit（2008）Which h-index？-A comparison of WoS，Scopus and Google Scholar111以色列巴伊蘭大學(xué)Moed，HF（2010）Measuring contextual citation impact of scientific journals69荷蘭萊頓大學(xué)Porter，AL；Rafols，I（2009）Is science becoming more interdisciplinary？Measuring and mapping six research fields over time60美國(guó)佐治亞理工學(xué)院

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6.1 加強(qiáng)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)與建設(shè)數(shù)據(jù)是信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)的研究基礎(chǔ)。目前國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)計(jì)量研究的數(shù)據(jù)源基本來(lái)自WoS和Scopus，由于國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)購(gòu)置這些數(shù)據(jù)庫(kù)花費(fèi)巨資，因此有必要建設(shè)好國(guó)內(nèi)的各種數(shù)據(jù)庫(kù)供本土科研人員進(jìn)行計(jì)量分析。

6.2 加強(qiáng)數(shù)學(xué)方法和數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用目前，國(guó)內(nèi)信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)研究使用的數(shù)學(xué)方法較少，而且數(shù)學(xué)模型的建構(gòu)中也存在一些問(wèn)題[1]。這一現(xiàn)狀嚴(yán)重制約了國(guó)內(nèi)信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)研究走向國(guó)際視野。

6.3 加強(qiáng)與其他國(guó)家的合作與交流應(yīng)加強(qiáng)與信息計(jì)量學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)理論研究與應(yīng)用研究均居世界領(lǐng)先地位的國(guó)家，如荷蘭、比利時(shí)等國(guó)的合作。多參加一些重要的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，如兩年一次的國(guó)際科學(xué)計(jì)量學(xué)與信息計(jì)量學(xué)學(xué)會(huì)（ISSI）會(huì)議。

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（本文責(zé)任編輯：孫國(guó)雷）endprint