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      h相關(guān)指數(shù)改進比較與實證分析*

      2015-07-22 12:14:40孟德泉馬廣芹哈爾濱師范大學圖書館黑龍江哈爾濱150025
      圖書館 2015年5期
      關(guān)鍵詞:貢獻科研人員次數(shù)

      孟德泉 董 穎 馬廣芹(哈爾濱師范大學圖書館 黑龍江哈爾濱 150025)

      ·實證研究·

      h相關(guān)指數(shù)改進比較與實證分析*

      孟德泉董穎馬廣芹
      (哈爾濱師范大學圖書館黑龍江哈爾濱150025)

      〔摘要〕h指數(shù)的改進研究主要有兩個視角:一是根據(jù)作者排名僅提取作為主要貢獻的論文成果作為來源數(shù)據(jù),提取被引次數(shù)形成降序排列進而計算h指數(shù);二是提取作者全部論文成果以及被引證次數(shù),根據(jù)作者署名區(qū)分貢獻,被引次數(shù)加權(quán)后重新形成降序排列進而計算h指數(shù)。研究成果有g(shù)指數(shù)、e指數(shù)和h變形指數(shù),對這些h相關(guān)指數(shù)進行實證分析與比較,認為改進研究在客觀性、公正性上有很大提升,但是計算復雜性也相應提升。

      〔關(guān)鍵詞〕h指數(shù)g指數(shù)加權(quán)

      1 引言

      近十年以來,隨著科學計量學與文獻計量學的融合發(fā)展,文獻計量學的許多指標被用于科學學領(lǐng)域的評價和研究,也正逐漸被用于科研人員論文、專利等科研成果影響力的評價。其中,所使用的文獻計量指標也由論文數(shù)量、引文次數(shù)等量化指標逐漸過渡到高影響因子(impact factor)論文數(shù)量、h指數(shù)等兼顧成果數(shù)量和質(zhì)量的指標。

      論文數(shù)量是對科研人員評價的最簡單的指標,但卻沒能考慮成果質(zhì)量因素。引文次數(shù)在數(shù)量的基礎(chǔ)上,在一定程度上考慮成果的質(zhì)量,論文質(zhì)量越高,引用次數(shù)則越高,用于單篇論文的質(zhì)量評價更為合適,如果用來評價一個人的整體影響力則存在片面的問題。2005年,美國加州大學圣地亞哥分校物理系J.E.Hirsch教授針對論文數(shù)量和質(zhì)量的綜合衡量提出h指數(shù),主張在評價科學家個人績效時應對產(chǎn)出論文的質(zhì)量和論文數(shù)量作綜合考慮,評價指標既要體現(xiàn)質(zhì)量,又要體現(xiàn)數(shù)量,以便提高評價結(jié)果的客觀性和公正性。h指數(shù)的計算表述如下:將某科研工作者發(fā)表的N篇論文按照被引頻次降序排列,被引頻次最高的論文序號為1,被引頻次最低的論文序號為N;當且僅當?shù)趆篇論文至少獲得了h次的引文數(shù),其余的N-h篇論文的引文數(shù)都小于等于h時,此h值就是該科研工作者的h指數(shù)。根據(jù)Hirsch對h指數(shù)的描述,有相似h指數(shù)的人,即使他們的論文總數(shù)相差懸殊,但他們在整體科學影響力方面是可比的。

      h指數(shù)自提出以來,作為個人科研成就評價手段被廣泛接受,優(yōu)于總引文數(shù)量和高影響因子論文數(shù)量等文獻計量指標。雖然陸續(xù)有很多學者就h指數(shù)的缺點進行修正研究,但至今沒有提出一個明確優(yōu)于h指數(shù)的單一的、數(shù)字的文獻計量指標。

      目前,國外學者的h指數(shù)的獲取和計算主要基于Web of Science平臺的創(chuàng)建引文報告功能,也可按照被引頻次排序檢索結(jié)果后通過順序瀏覽的方式間接獲得,不需要復雜的計算手段和過程。由于該平臺提供的h指數(shù)數(shù)據(jù)都是當前的,所以大多數(shù)利用該指數(shù)對科研人員績效進行評價都是對當前科研產(chǎn)出的評價。國內(nèi)學者的h指數(shù)主要基于CNKI和CSSCI數(shù)據(jù)平臺計算和提取,步驟與國外學者的h指數(shù)提取過程一致。

      2 h指數(shù)相關(guān)改進研究

      h指數(shù)在2005年被提出之初,其原創(chuàng)者Hirsch就已經(jīng)考慮到該指數(shù)沒有區(qū)分作者貢獻和作者數(shù)量的問題,[1]2006年開始很多研究人員也都陸續(xù)指出h指數(shù)最突出的缺點就是沒有考慮到科研人員論文成果中合作者的數(shù)量。[2]獨立作者對論文的投入或者貢獻雖然很大,但他們的h指數(shù)與合作發(fā)表論文較多的作者相比沒有優(yōu)勢。不排除有一部分研究人員的論文數(shù)量和h指數(shù)都較高,但非第一作者或通訊作者的論文數(shù)量占較大的比例,這種現(xiàn)象在規(guī)模較大的項目團隊中表現(xiàn)會比較突出。而且,當前的科技評價工作往往采用論文數(shù)量和被引次數(shù)作為指標,這在一定程度上推動了這一現(xiàn)象的產(chǎn)生,一些項目團隊的研究人員在論文發(fā)表環(huán)節(jié)往往會把那些貢獻較少甚至沒有貢獻的其它項目團隊成員進行署名,甚至有些團隊只要發(fā)表論文就把所有研究人員署名在作者項。這種情況目前還沒有被納入科研誠信標準,屬于灰色地帶。

      針對以上問題,2006年Batista提出根據(jù)h核內(nèi)論文的作者數(shù)量的均值平分h指數(shù),但由于每個作者對于論文的投入和貢獻都是不均衡的,平分的做法有欠公平,也會在某種程度上妨礙科研人員之間的合作。[3]Egghe在2008年提出根據(jù)作者排名來計算論文的引文數(shù)量再提取h指數(shù),2009年Schreiber提出修正h指數(shù)的研究也都是基于類似的想法,根據(jù)合作作者數(shù)量重新計算論文的被引次數(shù)再提取h指數(shù)。[4-5]

      Hirsch也在2010年提出了文獻計量指標h-bar,給獨立署名或較少合作發(fā)表論文的作者加分,不鼓勵名義上的署名,同時又不妨礙真正的合作。他提出在h指數(shù)基礎(chǔ)上,將以下情況的論文計入h-bar核:獨立作者;h指數(shù)高于其合作者的論文;h指數(shù)低于其合作者,但論文被引頻次高于合作者的h指數(shù)。 再考慮將h核外符合條件的少數(shù)論文納入到h-bar核。hbar指數(shù)相比較h指數(shù)具有一定的優(yōu)勢,考慮了作者的貢獻,同時在一定程度上能避免虛假或不必要的署名現(xiàn)象等。但是hbar也有缺點:①計算比h指數(shù)略為復雜。利用文獻數(shù)據(jù)庫計算hbar指數(shù)時,需要獲得每篇論文被引次數(shù)以及每篇論文合作者的h指數(shù)數(shù)據(jù),包括h核外的論文也要計算在內(nèi),會花費一定的時間。②hbar指數(shù)與h指數(shù)一樣,對于某些研究人員同樣不適用,比如成果平平的研究人員以及少而精的人員。③獲得認可和推廣可能會有障礙。[6]

      3 h指數(shù)相關(guān)改進研究視角與存在的問題

      3.1現(xiàn)有h指數(shù)改進研究視角

      基于作者貢獻的h指數(shù)改進研究主要有兩種視角。一種視角是根據(jù)作者署名順序和署名規(guī)則僅提取作為主要貢獻人的署名成果,并納入h指數(shù)計算范疇。通常有兩種情況,一是將第一作者和通訊作者納入研究范疇;二是將署名排在前三的成果納入研究范疇,根據(jù)作者署名次序,僅計算排名在前1、2或3位的論文被引次數(shù)后計算h指數(shù)。另一種視角是根據(jù)作者署名順序計算權(quán)重,將成果的被引次數(shù)加權(quán)后再重新計算序列提取h指數(shù)。也就是說,根據(jù)每篇論文的作者數(shù)量平分引用次數(shù)或根據(jù)作者排序加權(quán)后計算引文次數(shù)再提取h指數(shù)。

      3.2現(xiàn)有研究成果存在的問題

      自2005年h指數(shù)提出以來,3年內(nèi)就產(chǎn)生了數(shù)百篇改進h指數(shù)的研究成果,其中既有g(shù)-indice,r-indice等新指數(shù)的提出,也有h-indice改進指數(shù)。[7]其中,g指數(shù)是2006年Egghe提出的:論文按被引次數(shù)排序后相對排前的累積被引至少g2次的最大論文序次g,亦即第(g+1)序次論文對應的累積引文數(shù)將小于(g+1)2。從定義可以看出,g≥h,而按被引量排序靠前的文章的被引次數(shù)越大,g指數(shù)越大。這些改進研究的目的主要是通過改進h相關(guān)指數(shù),提高評價的科學性,評價的對象包括學科、機構(gòu)、國家和科研人員個體。在這些成果研究過程中,主要是通過Web of Science等平臺獲取研究對象的引文數(shù)據(jù),通過識別作為主要貢獻人的成果或?qū)χ饕暙I人的引文次數(shù)進行加權(quán)后重新計算和提取評價其影響力和水平的h指數(shù)信息。這些研究成果可能存在或忽視的問題:①方法的復雜性問題。h指數(shù)被提出以來,以其計算簡單這一優(yōu)勢被快速用于評價科研人員成果水平,如果想獲取某位研究人員的h指數(shù)只需登陸Web of Science等數(shù)據(jù)庫平臺,通過其引文分析功能獲得h指數(shù),也可通過降序排列被引次數(shù)通過瀏覽獲得h指數(shù)數(shù)據(jù)??蒲泄芾聿块T、圖書情報部門甚至科研人員自身都能夠快速獲取h指數(shù)信息。后續(xù)針對h指數(shù)的改進研究無論是公正性還是客觀性都有了很大的提升,但是隨之帶來的卻是數(shù)據(jù)檢索和處理問題以及計算方法的復雜性大大提升等問題。本來只需動動鼠標簡單的點擊幾次即可完成的工作,現(xiàn)在則需要計算每篇論文的作者數(shù)量及其排序信息,根據(jù)數(shù)量和權(quán)重計算被引次數(shù)后重新對論文進行排序,進而提取h指數(shù),需要excel等其他數(shù)據(jù)處理和分析工具的輔助才能完成。計算一個人的改進h指數(shù)所投入的時間從原來的幾分鐘變成可能需要幾小時。科技評價工作往往需要計算大量科研人員的h指數(shù),需要的時間就更難以估計了,這也是為什么后續(xù)改進指標沒能得以推廣的原因。②目的性問題。由于計算方法復雜,研究h指數(shù)的角度要從評價轉(zhuǎn)移到分析和預測。基于作者貢獻的h指數(shù)可用于分析研究人員科研經(jīng)歷特征,如果能夠?qū)蒲腥藛T過去一段時間h指數(shù)逐年或根據(jù)時間窗進行分別計算的話可用于提取科研人員成長模式,預測其未來成就。Hirsch2010年提出應該研究科研人員h指數(shù)隨時間演變規(guī)律。金碧輝在2007年以10 年期為觀測窗口提取了某一科學家A的h 指數(shù),考核的是不同時期其h指數(shù)變化率。并與張曉陽對科學家在研究生涯內(nèi)h指數(shù)線性成長規(guī)律進行了研究,對h核內(nèi)論文對h指數(shù)貢獻情況進行分析,發(fā)現(xiàn)當高被引科學家不再發(fā)表論文后,h指數(shù)仍在5 - 8年期呈現(xiàn)對數(shù)型成長。[8-9]

      4 實證分析

      選擇“圖書情報與數(shù)字圖書館”學科的h指數(shù)數(shù)量排在前10的研究人員作為研究對象,利用CNKI數(shù)據(jù)庫平臺的期刊網(wǎng)絡出版總庫中“圖書情報與檔案管理”學科中的文獻作者分組功能,找出h指數(shù)排名前10的研究對象的論文數(shù)量和引證數(shù)據(jù)(見表1)。

      表1 研究對象發(fā)表論文數(shù)據(jù)

      從表1可以看出,10位研究人員的h指數(shù)從16-30,其中,文獻數(shù)量占較大優(yōu)勢的幾位研究對象,包括邱均平、王知津等人在h指數(shù)方面并沒有明顯的優(yōu)勢。這也綜合說明了我國圖書情報學科研究成果在內(nèi)容上較為分散,缺乏主題集中,導致互相引證率不高。論文數(shù)量指標的單純提升,并不能對h指數(shù)起到較大的影響。

      表2 研究對象h相關(guān)指數(shù)改進結(jié)果

      進一步,通過計算作為第一作者的主要貢獻成果的h指數(shù)以及根據(jù)論文作者數(shù)量平分被引次數(shù)后提取h指數(shù),列出結(jié)果(見表2)??梢钥闯龇恫⑺肌ⅫS宗忠經(jīng)常獨立發(fā)表論文的兩位研究人員h指數(shù)、作為主要貢獻者的h指數(shù)以及根據(jù)作者數(shù)量加權(quán)后的h指數(shù)基本持平,并沒有明顯的變化。鄭建明由于第一作者論文與總的論文數(shù)差距較大,導致其作為主要貢獻者的h指數(shù)從17降到8,其他人作為主要貢獻者的h指數(shù)則沒有明顯變化。但是,除了范并思、黃宗忠外,根據(jù)作者數(shù)量加權(quán)后的h指數(shù)都有較大幅度的變化。

      5 結(jié)語

      h指數(shù)自2005年提出,已有近千篇的中外文文獻圍繞如何改進以及實證的角度進行研究,由于h指數(shù)計算簡單、快捷,所以相關(guān)的改進研究越客觀、公正,其計算復雜度就越高。通過對第一作者貢獻和根據(jù)作者數(shù)量平分被引次數(shù)的加權(quán)兩個角度進行h指數(shù)的實證分析可以發(fā)現(xiàn),獨立研究較多的研究人員h指數(shù)都沒有明顯的變化;而合作研究論文為主的研究人員h指數(shù)變化會較大,平均合作者數(shù)量越多加權(quán)后的h指數(shù)差距就會越大。合作論文雖然能快速提升h指數(shù),但是如果從加權(quán)和考慮主要貢獻的角度來說則會拉低h指數(shù)。建議個人科學研究還是要考慮個人獨立和合作兩個角度來開展。

      (來稿時間:2015年1月)

      參考文獻:

      1.Hirsch JE. An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United Stateds of America, 2005,102(46):16569-16572

      2,4.Schreiber,M. A case study of the modified Hirsch hmaccounting for multiple coauthors. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2009,60(6):1274-1282

      3. Batista,P.D.et al. Is it possible to compare researchers with different scientific interests?. Scientometrics, 2006,68(1):179-189

      5.Egghe,L. Mathematical theory of the h- and g-index in case of fractional counting of authorship. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2008(59):1608-1616

      6.J.E.Hirsch. An index to quantify an individual’s scientific research output that takes into account the effect of multiple coauthorship. Scientomerics,2010,85(3):741-754

      7.杜建,張玢.作者合作視角下的h指數(shù)計量方法:比較與歸納.圖書情報工作,2011,55(24):52-55,136

      8.金碧輝,Rousseau Ronald.R指數(shù)、AR 指數(shù):h 指數(shù)功能擴展的補充指標.科學觀察,2007,2(3):1-8

      9.Jin,B.H.,Liang,L.M.,Rousseau,R.,Eeehe,L..The R- and AR-indices:Complementing the h-index. Chinese Science Bulletin, 2007(52):855-863

      〔分類號〕G350

      〔作者簡介〕孟德泉(1974-),男,碩士,哈爾濱師范大學圖書館副研究館員,副館長,研究方向:信息資源管理;董穎,女,哈爾濱師范大學圖書館研究館員,研究方向:數(shù)字圖書館;馬廣芹(1974-),女,碩士,哈爾濱師范大學圖書館館員,研究方向:圖書館學。

      *本文系國家社會科學基金項目(14BTQ017)、教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目(12YJA870003)、黑龍江省高校圖工委基金項目(2013-B-061)的研究成果。

      Comparison and Analysis of H-related Indices

      Meng DequanDong YingMa Guangqin
      ( Library of Harbin Normal University )

      〔Abstract 〕There are two ways to improve h-index: extraction of thethesis scores according to ranking of authors as source data and extraction of citation frequency forms descending sort that computes to indentify h-index; the citation scores of all papers are weighed by the ranking of the author. In this study, the advantage and disadvantage of h related index is research by examples. With the improvement of objectivity and justice, the computing complexity is increasing apparently.

      〔Keyw ords 〕H-indexG-indexWeighting

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