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      科技期刊評價的中國視角

      時間:2020年10月30日 作者:吳登生 李建平 來源: 中國科學報

       

      編者按

      破除論文“SCI至上”、規范SCI論文相關指標使用,需要對科技期刊進行公正、科學的評價,探索建立科學的評價體系。在2019年度中國科協試點高質量科技期刊分級目錄發布工作的背景下,今年8月,《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》發布,推薦出管理科學高質量國際期刊1135種。本文約請參與列表研制的專家介紹高質量期刊推薦列表相關過程和模型方法,以資借鑒。

      吳登生 李建平

      科技期刊是科研成果發表的重要載體,對科技期刊進行評價,提供公正、科學的評價依據,有助于科研人員、科研機構客觀地了解科技期刊的學術影響力情況,輔助其在論文投稿、學術評價等科研過程中做出合理的決策,是科技評價中的一個重要內容。

      圍繞期刊評價問題,已有大量的研究成果從定性評價與定量評價兩個維度展開。期刊定性評價方法主要是依據領域專家意見進行評判,是期刊評價的重要方面,但是面臨專家意見不統一、評價過程費時費力等問題。期刊定量評價方法主要是依據期刊刊登論文構建的相關量化指標,因其具有客觀、高效等特點,在科技評價實踐中經常被使用,但也容易使得評價結果陷入“量化指標陷阱”中。

      為了更好地引導我國科技期刊評價實踐,中國科協從2019年度開始試點高質量科技期刊分級目錄發布工作,希望發揮行業學會同行評議功能,在學術共同體內形成期刊評價的共識。2020年教育部、科技部發文要求破除論文“SCI至上”,規范SCI論文相關指標使用、探索建立科學的評價體系。在此背景下,20208月,中國優選法統籌法與經濟數學研究會、管理科學與工程學會、中國系統工程學會三家學會組織研究力量,在可靠的大數據、科學的計量方法和廣泛的學界調研基礎上,聯合研制了《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》。

      研制中國視角下的高質量期刊推薦列表,既要充分借鑒國際主流期刊列表評價結果,與國際接軌,又要充分調研國內專家意見,反映中國特色。此外,研制過程中還需要考慮量化指標和專家意見權衡、期刊學科領域優化等問題。本文以《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》研制過程為例,介紹構建的高質量期刊推薦列表研制模型方法。

      一、改進的加權平均百分位方法集成不同國際期刊列表評價結果

      充分調研和吸收國際主流期刊列表的評價結果,是期刊列表與國際接軌的關鍵步驟。在研制《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》過程中,參考了多個國際主流管理科學重要期刊列表,如美國UT24、英國ABSFT50、澳大利亞ABDC、法國CNRS和德國VHB等期刊列表。

      不同期刊列表的期刊評價等級,因受到編制機構評價目的、評價方法、評價偏好的影響,難以直接進行橫向比較和運算,而傳統的綜合集成方法不能有效刻畫期刊等級的真實情況,給不同列表期刊評價結果的集成帶來了困擾。TempletonLewis提出了加權平均百分位(Weighted Average Percentile,簡稱WAP)來集成這種不同等級劃分的期刊評價結果。WAP方法的基本思路是將期刊列表中期刊等級文字描述(如A+、4*等),轉化為相對應的占位百分比。一方面WAP方法能客觀、全面反映期刊在一個列表中的相對重要性,另一方面這種定性定量的轉化便于后續集成不同期刊列表的結果。

      我們對原始WAP方法進行了改進,綜合考慮了期刊在列表中的等級以及出現的次數,將單個期刊在不同期刊列表中的占位百分比進行加權平均,作為集成不同列表評價結果的依據。

      二、基于構建的領域論文、項目數據庫遴選期刊推薦列表評審專家

      為了使得高質量期刊列表得到學術共同體的認同,開展廣泛的領域專家調研是必不可少的。在開展《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》專家調研過程中,為了保證遴選出的評審專家具有廣泛的代表性,我們構建了管理科學領域的論文、項目數據庫,基于論文發表數據和承擔項目數據,最終遴選出期刊推薦列表評審專家。我們收集了期刊列表藍本近五年發表的42萬篇英文論文數據,根據論文的作者地址信息,從中提取出所有中國學者參與的論文,進一步識別中國學者的姓名、機構、郵箱等基本信息,分學科領域匯總每位學者的論文發表數量及其論文期刊分布情況。

      同時我們還分領域采集了近五年國家自然科學基金委員會等重要科學基金管理機構資助的項目數據。在具體的遴選過程中,考慮了專家發表論文的期刊多樣性。此外,每個學科領域同一機構原則上只選擇一位專家,以保障專家來源的多樣性和廣泛性。

      三、構建定量定性評價指標體系對期刊進行多維評價

      高質量期刊推薦列表研制過程中,最為重要的一點是要反映學界的共識。除了直接調研領域專家意見外,還有多個渠道的結果可以體現出學界對期刊的認識。在研制《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》過程中,構建了重要數據庫收錄情況、經管學院認可度、領域影響因子、領域專家意見、期刊獲獎情況五個評價指標,對備選期刊進行多維評價,并在多個評價指標結果綜合集成的基礎上對期刊等級進行分析。

      重要數據庫收錄情況反映的是科學計量學領域專家對期刊的認識。經管學院認可度具體細分為期刊在32家經管學院部門期刊列表中出現的頻次和平均等級,反映的是學科建設單位對期刊的認識。領域影響因子是基于影響因子計量方法,在領域樣本期刊內統計引用情況,計算得到的衡量期刊學術影響力的定量指標,反映的是論文作者對期刊的認識。期刊獲獎情況反映的是期刊主管部門對期刊的認識。通過對上述多個指標的綜合集成,以期盡可能地反映出學界對期刊列表范疇和等級的共識。

      四、基于論文文本大數據對期刊所屬學科領域進行優化

      由于不同學科領域的研究范式差異較大,致使不同領域期刊在各個量化指標上呈現的特點也不盡相同,所以需要對不同領域期刊進行分類評價。隨著學科之間的交叉融合程度越來越深,期刊所屬學科領域也逐漸模糊。傳統的期刊列表研制過程中,通常是基于專家意見對期刊領域進行劃分?茖W計量學領域學者也提出了基于論文直接引用、引文耦合等方法來分析不同期刊之間的領域劃分情況,但是這些方法需要基于已經構建的引文數據庫才能開展。

      在研制《FMS管理科學高質量期刊推薦列表》過程中,由于樣本期刊中有相當一部分期刊沒有被現有引文數據庫收錄,傳統方法難以直接進行應用。我們構建了一種基于期刊主題相似度的期刊聚類模型進行學科領域優化,基本思想是從期刊所載論文出發,識別出學科領域的研究主題,通過論文之間的主題關聯關系,計算不同期刊之間的相似度,進一步進行聚類得到不同的期刊類簇,從而揭示期刊所屬的學科領域。

      我們使用期刊列表藍本近兩年發表的近20萬篇論文的標題、關鍵字、摘要等文本數據,基于LDALatent Dirichlet Allocation)模型識別出論文集合的共享主題和每篇論文的主題概率分布矩陣,再匯聚到期刊層面計算出每個期刊的主題概率分布。由于該分布具有高維、稀疏特性,直接聚類難以得到有效聚類結果,提出利用t-SNEt-distributed Stochastic Neighbor Embedding)算法對期刊主題概率分布矩陣進行降維處理,最后運用分層聚類模型得到聚類結果;谄诳垲惤Y果,并結合領域專家意見,依據最大隸屬原則對FMS高質量國際期刊列表征求意見稿中期刊所屬領域進行調整,學科數量從原先的34個調整到32個。

      (作者單位分別為中國科學院科技戰略咨詢研究院和中國科學院大學經濟與管理學院)

      《中國科學報》(2020-10-295版文化周刊)

      來源:

      http:  news.sciencenet.cn sbhtmlnews 2020 10 358460.shtm

       

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