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不同文獻(xiàn)集中中國(guó)學(xué)者引用軟件和數(shù)據(jù)集的特征比較研究

發(fā)布時(shí)間:2018-04-22 10:39

  本文選題:科學(xué)軟件 + 科學(xué)數(shù)據(jù)集。 參考:《圖書情報(bào)工作》2017年14期


【摘要】:[目的/意義]非文獻(xiàn)資源在科研活動(dòng)中扮演著越來(lái)越重要的角色?茖W(xué)軟件與科學(xué)數(shù)據(jù)作為非文獻(xiàn)資源的主要形式,是數(shù)據(jù)密集型研究不可或缺的重要資源。[方法/過(guò)程]通過(guò)比較分析中國(guó)學(xué)者在中外期刊論文中的引用特征,提出一種科學(xué)文獻(xiàn)與科學(xué)軟件/數(shù)據(jù)集引用特征的關(guān)聯(lián)分析方法。[結(jié)果/結(jié)論]以生物信息學(xué)為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)比分析生物信息學(xué)研究中新技術(shù)應(yīng)用趨勢(shì)及應(yīng)用能力,論證中國(guó)學(xué)者更傾向于將更優(yōu)秀的研究成果投向國(guó)際期刊的假設(shè),同時(shí)也證明科學(xué)文獻(xiàn)的質(zhì)量與科學(xué)軟件/數(shù)據(jù)集質(zhì)量之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系。
[Abstract]:Objective / significance non-literature resources play a more and more important role in scientific research activities. As the main form of non-literature resources, scientific software and scientific data are indispensable and important resources for data-intensive research. [method / process] by comparing and analyzing the citation characteristics of Chinese scholars in Chinese and foreign journals, a method of correlation analysis between scientific literature and scientific software / data set citation features is proposed. [results / conclusion] taking bioinformatics as the research object, by comparing and analyzing the application trend and ability of new technologies in bioinformatics research, the hypothesis that Chinese scholars are more inclined to put more excellent research results into international journals is demonstrated. It is also proved that there is a significant positive correlation between the quality of scientific literature and the quality of scientific software / data set.
【作者單位】: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)研究中心;中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院;
【基金】:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的學(xué)術(shù)WEB主題顯著度研究”(項(xiàng)目編號(hào):13CTQ031) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)南京農(nóng)業(yè)大學(xué)探索項(xiàng)目“學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)空間的機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)學(xué)科顯著性研究”(項(xiàng)目編號(hào):SKTS2017024)研究成果之一
【分類號(hào)】:G353.1;Q811.4

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1 張巍;高新院;李瑞姍;;空間位置信息的多源POI數(shù)據(jù)融合[J];中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年07期



本文編號(hào):1786881

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