分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2024-04-18
摘要： 目的/意义 构建突变指数测度论文创新性，为完善学术论文创新性评价体系提供参考。 方法/过程 使用大型语言模型（LLM）Mistral-openorca抽取论文研究问题和研究方法，以论文研究问题和研究方法与已有研究的相似性及其引起后续研究的追随程度两维度构建突变指数对论文创新性进行测度。 结果/结论 高创新性得分的论文通常具有较高的被引频次；创新性排名位于前10名的论文中有7篇论文提出了原创性的方法或工具，而创新性排名位于后10名的论文研究主题和方法在论文发表时都较为成熟，创新程度较低；论文创新性得分与论文被引频次之间的相关系数为0.530，实证研究结果进一步证实了本文提出的突变指数在测度论文创新性方面的有效性。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报资料的处理 提交时间： 2024-04-18
摘要： 摘 要 目的/意义 构建论文参考文献学科多样性测度指标，探究论文参考文献学科多样性与被引频次之间的关系。 方法/过程 基于Rao-Stirling多样性指数设计参考文献学科多样性测度指标，并以论文参考文献学科多样性为自变量，论文被引频次为因变量，期刊等级等15个变量为控制变量，使用普通最小二乘法拟合生成回归模型，探讨论文参考文献学科多样性与被引频次之间的关系。 结果/结论 研究构建的参考文献多样性测度指标能够反映论文的多学科知识融合程度；论文参考文献学科多样性正向影响论文被引频次，论文参考文献学科多样性越强，论文被引频次越高。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 探讨人工智能领域科研团队的合作模式，并比较不同合作模式科研团队的差异与影响。[方法/过程] 以已识别出的人工智能领军团队为研究对象，根据团队中学者的合作人数情况和社会网络指标，识别出团队中的核心学者，进而划分人工智能科研团队的合作模式，并对不同合作模式的团队进行举例分析。在此基础上，从网络结构特征、研究绩效与地理分布几个维度，对比分析不同合作模式领军团队之间的差异。[结果/结论] 人工智能领域科研团队的合作模式被划分为单核模式、双核模式、多核模式以及均衡模式4种类型，其中，单核模式和双核模式的科研团队在所研究维度上都表现较为优异。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 基于作者对自身研究的描述性评价和后续研究者的评论性引用视角，利用摘要和引文语料提取突破性研究的特征词，从而了解突破性研究的摘要和引文语料特征以帮助对于突破性研究的识别。[方法/过程] 选取Science评选为Breakthrough of the Year 的关键文献和Nobel Prize获得者的 key publications作为突破性研究语料数据，整合论文的摘要和引文语料进行特征词提取。特征词提取中，首先利用Stanford CoreNlp工具对语料进行分词及词频统计，并结合专家意见提取特征词元。然后将特征词作为种子词，利用医学文本的语义关系对特征词进行语义拓展。最后通过查全率和查准率进一步对比摘要和引文的特征词拓展前后的检索识别效果。[结果/结论] 突破性研究语料中遴选出8个摘要语料的特征词元和8个引文语料的特征词元。特征词检索识别中，摘要和引文的拓展特征词的查全率最高，引文特征词的查准率最高，引文拓展特征词的查全率和查准率综合效果较好。
点击量
待评议
点击量
下载量
评论
