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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭倩影 赵丹群
[目的/意义]引文主题识别/分析（CTR/CTA）是引文内容分析（CCA）的一项重要研究议题，通过对引文语料中蕴涵主题信息的识别和提取，可望为论文学术贡献评价、知识扩散及演化分析等问题的解决提供新的研究思路。[过程/方法]以一篇高被引诺贝尔生理学或医学获奖关键论文为例，采用BERTopic算法对其引文句语料进行主题识别，并对识别出的引文主题展开多个维度的分析与讨论。[结果/结论]对高被引论文开展引文主题识别分析，有助于更全面细致地揭示其学术贡献内容及演化趋势；BERTopic算法能较好识别案例文献的多个引文主题，且不同引文主题的施引文献特征分布不尽相同；对引文主题重要性、演化趋势及其与原文主题差异性的分析，能多维度刻画研究同行对案例文献学术贡献的认识，表明CTR/CTA研究对学术论文评价具有深入探索价值。
[期刊] 情报学报
[作者]
陈斯斯 刘春丽
在重大突发公共卫生事件的背景下，科技论文的临床应用价值被提到前所未有的重要位置。但如何评价这种类型的影响力以及有哪些有效指标仍需要深入挖掘与探索。引文桂冠奖是基于被引频次的诺贝尔生理学或医学奖的预测方法，而未被其预测却最终获得诺贝尔奖的原因可能是传统被引指标无法探测到论文的潜在临床影响力。本文引入美国NIH (National Institutes of Health)提出的论文临床转化潜力近似值指标（approximate potential to translate scores,APT），选择诺贝尔生理学或医学奖得主的论文集为样本，比较被引文桂冠奖预测和未被预测两组作者论文集的总被引次数、加权RCR (relative citation ratio)、被临床论文引用次数、APT均值、Human均值、Animal均值、Mol/Cell (Molecular/Cellular)均值这7项指标，以及转化力三角形模型的差异与指标间的相关性。被预测获奖和未被预测获奖两组论文的总被引次数、加权RCR、Mol/Cell均值有显著差异，未被预测组的Human均值与Animal均值及中位数均高于被预测组。从三角形模型上来看，被预测组的Mol/Cell均值较为明显，未被预测组的Human均值和Animal均值较明显。从相关分析结果可以看出，Mol/Cell均值与总被引次数显著正相关，而Animal均值与总被引次数显著负相关（P<0.05）,Human均值与总被引次数相关性不显著。引文桂冠奖中使用的被引次数无法评价或预测临床转化方面的影响力，对分子、细胞生物学层面的基础研究影响力测度更为敏感，而对动物实验和临床研究影响力缺乏敏感性。而APT指标可较好地测度论文未来临床转化潜力，可考虑纳入科技论文评价指标体系，以弥补单纯基于引文分析指标的不足。
关键词：
临床转化 临床影响力 iCite 预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱喆琳 刘海波 许可
[目的/意义]重大科学发现对推动科技进步、提升影响力有着重要意义,探讨重大科学发现的知识结构化与价值实现的基本路径,可以为我国深化科研体制改革提供重要启示。[方法/过程]以日本生理学或医学诺贝尔奖获得者作为发明人或权利人的发明专利为研究对象,通过分析专利申请时间、申请数量、维持时间、发明人数量和权属状态等方面的数据,揭示科学家从事研究工作取得重大科学发现的规律性特征。[结果/结论]重大科学发现的形成是连续性与非连续性的统一,是量变与质变的统一,是技术累积与技术革命的统一。专利具有的开放性特点可以促进以重大科学发现为代表的知识的结构化、公开化与社会化,反馈于整个学科领域和社会公共福利的提升。
关键词：
诺贝尔奖 科学发现 社会价值 专利
[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱喆琳 刘海波 许可
[目的/意义]重大科学发现对推动科技进步、提升影响力有着重要意义,探讨重大科学发现的知识结构化与价值实现的基本路径,可以为我国深化科研体制改革提供重要启示。[方法/过程]以日本生理学或医学诺贝尔奖获得者作为发明人或权利人的发明专利为研究对象,通过分析专利申请时间、申请数量、维持时间、发明人数量和权属状态等方面的数据,揭示科学家从事研究工作取得重大科学发现的规律性特征。[结果/结论]重大科学发现的形成是连续性与非连续性的统一,是量变与质变的统一,是技术累积与技术革命的统一。专利具有的开放性特点可以促进以重大科学发现为代表的知识的结构化、公开化与社会化,反馈于整个学科领域和社会公共福利的提升。
关键词：
诺贝尔奖 科学发现 社会价值 专利
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
李江 姜明利 李玥婷
基于341位诺贝尔物理学、化学、生理学或医学、经济学奖获得者的引文曲线,借助曲线拟合方法构建引文曲线的分析框架,包括两种规则引文曲线——经典引文曲线、指数增长引文曲线,和三种不规则引文曲线——睡美人引文曲线、双峰引文曲线、波型引文曲线。以诺贝尔奖得主为例的实证分析表明:①引文曲线的分析框架是一种新的引文分析视角;②引文曲线的分析框架可用于将一组(有一定影响力的)论文或作者划分层次,也可用于分析不同学科论文或作者的引用差异。文章最后分析了该框架的适用性。图4。表1。参考文献32。
[期刊] 情报学报
[作者]
闵超 张帅 孙建军
科学知识借助引用关系发生动态扩散,客观记录科学发展与演化的轨迹。由于知识之间存在千丝万缕的联系,以孤立的观点看待科学知识的影响与价值往往得到的是片面的感观。本文从联系的视角观察科学知识产出,尝试通过被引、引用、文献耦合与共被引等文献关系为单篇论著构建引文扩散网络,探讨"文献嵌入网络"的概念、测度方式及其在引文扩散过程中起到的特殊作用。案例分析显示,科学知识的形成相伴于科学知识网络的发展,同时也受到这个网络的影响:科学知识向科学领域的扩散,遵循从核心领域向周边领域的扩散模式;施引文献可以揭示目标文献中没有显式呈现的信息;四种文献关系之间可能存在相当程度的重合,引文扩散过程显示出知识的"黏滞性"与非常明显的"小世界"特征。对科学产出的扩散网络进行量化有助于为全面评价其价值提供更多客观依据。
关键词：
引文扩散 施引文献 扩散网络 科学评估
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘盛博 王博 唐德龙 马翔 丁堃
［目的 ／意义］论文被引频次只能反映论文的宏观影响力，无法揭示论文在他人研究中的具体作用和影响，因此，本文提出从引用内容的主题和功能两方面对论文的影响力进行分析。［方法 ／过程］以２０１４年诺贝尔生理学或医学奖获得者Ｊ．Ｏ’Ｋｅｅｆｅ的高被引论文为实例，首先，采用文献计量学方法对引用内容主题进行分析；对其，影响范围及领域进行可视化分析；其次，从引用性质和功能角度，将引用内容分成正面引用、负面引用和中性引用；最后，将中性引用进一步划分为３类，分别是研究背景介绍、理论基础和实验基础。［结果 ／结论］结果表明，共词分析可以很好地表达论文影响的主题领域；引用内容的分类可以提供一篇论文被引用的多方面原因．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
贾君枝 冯婕
[目的 /意义]挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程]提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果 /结论]分析右部为地点名称、机构名称、时间名
[期刊] 科技管理研究
[作者]
燕慧泉 张仁琼 王磊 黄苑 付立波
聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)技术的颠覆性创新对人类生活产生了很大的影响,基于PCR所具大的市场潜力,国际著名公司进行了PCR专利垄断的战略布局和实施。通过文献检索和专利分析,对PCR技术垄断巨头Rachi的专利布局方式和垄断技术要点进行分析,解析其巨资买断专利和后续布局点专利的价值,说明后续巨额专利费的来源,同时解释了正是因为垄断策略布局而在原理性革命推进中垄断专利策略失效和后来专利居上的"专利蛙跳"原因。
关键词：
专利布局 专利策略 核心专利 专利垄断
[期刊] 情报杂志
[作者]
侯治平 黄少杰 廉同辉 李昕宸
[目的/意义]通过语义关联分析发现学术网络舆情信息传播的规律,为社交网络环境下学术舆情的传播提供了新的视角和分析方法,为探索学术舆情信息传播规律,引导和控制学术舆情的发展提供参考。[方法/过程]以科学网屠呦呦获诺贝尔奖博文文本为分析对象,采用语义关联分析方法,使用Gephi复杂网络分析软件计算网络结构特征和可视化,研究学术网络舆情信息传播规律。[结果/结论]语义关联分析能从内容视角发掘学术网络舆情热点话题、传播特征和演进过程;采用分阶段的形式研究学术舆情传播,有利于发现不同舆情阶段网络结构特征、语义关联二
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘群锋
诺贝尔奖是全球科学界的最高奖项之一,能获得诺贝尔奖的科学家都是全球各个学科领域中顶尖的科学家。本文使用统计方法分析了他们获奖时的年龄
[期刊] 教育与经济
[作者]
童培君
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
陈仕伟 徐飞
通过对1901-2016年诺贝尔科学奖获得者国籍的计量分析,基本可以看出世界科学技术活动中心由德国转移到美国的大致状况以及当前世界科学技术研究发展态势:欧美国家是世界科学技术研究的重心,而美国是世界科学技术活动的中心,但是,这个地位并不是十分稳固的。随着各国对科学技术研究事业的重视,世界科学技术研究朝着多极化方向发展已初露端倪,这对于我国科技体制改革与科技政策调整具有重要启示意义。
[期刊] 经济学动态
[作者]
赵晶 丁志国 徐德财
托马斯·萨金特和克里斯托弗·西姆斯凭借其在"宏观经济的因果实证研究"方面所做出的贡献,被授予2011年度诺贝尔经济学奖。萨金特提出了利用历史数据分析经济政策的系统性变化如何影响经济的方法,关注的是宏观经济变量的系统性影响问题;而西姆斯则是区分了经济变量的变动属性,具体刻画了它们对宏观经济变量的影响,关注的是宏观经济冲击的识别问题。萨金特和西姆斯共同解释了当前经济状况形成的原因,并提供了预测经济变动和政策实施影响路径的科学方法,分析了经济系统的因果关系,回答了实证宏观经济学领域"什么引致了什么"的基本命题。
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