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基于多代参考文献的单篇论文学科分类方法研究 被引量:1
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作者 黄颖 虞逸飞 +1 位作者 孙蓓蓓 张琳 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第6期119-135,共17页
[目的/意义]论文学科分类是科学计量学领域的核心问题之一,对于科研评价实践具有重要意义。[方法/过程]本研究提出了一种基于多代参考文献的单篇学术论文学科分类方法,其核心是基于对目标文献多代参考文献信息的挖掘形成较为完整的学科... [目的/意义]论文学科分类是科学计量学领域的核心问题之一,对于科研评价实践具有重要意义。[方法/过程]本研究提出了一种基于多代参考文献的单篇学术论文学科分类方法,其核心是基于对目标文献多代参考文献信息的挖掘形成较为完整的学科结构,进而为目标文献分配1~3个学科类别。为验证该方法的有效性,本研究以1999—2018年Web of Science核心合集所收录的学术论文作为研究对象,对单篇论文的学科分类效果进行比较,并从学科领域和期刊层面展开应用场景的探讨。[结果/结论]结果表明,利用多代参考文献的学科类别信息可以降低目标文献中学科分类的熵值,有效提升单篇学术论文的学科分类效果;通过运用不同的权重设置规则和多学科科学处理策略,可以在一定程度上解决多学科期刊文献的学科分类问题,并且可以为跨学科学术论文的识别提供可行方案。 展开更多
关键词 多代参考文献 学科分类 学科结构 引文分析 多学科期刊 跨学科研究
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高水平综合性学术期刊论文科研合作特征与影响力研究--以中美发表的Nature、Science论文为例 被引量:13
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作者 尚媛媛 张琳 +2 位作者 曹喆 赵文静 黄颖 《现代情报》 CSSCI 2022年第2期163-177,共15页
[目的/意义]探究中国高水平综合性学术期刊论文(简称“高水平期刊论文”)的合作特征与影响力,有助于明确适合我国开展高水平科学研究的合作模式,推进高水平研究的发展。[方法/过程]借助比较分析和回归分析,在划分不同合著规模的基础上,... [目的/意义]探究中国高水平综合性学术期刊论文(简称“高水平期刊论文”)的合作特征与影响力,有助于明确适合我国开展高水平科学研究的合作模式,推进高水平研究的发展。[方法/过程]借助比较分析和回归分析,在划分不同合著规模的基础上,探究中美Nature、Science论文的合作与影响力特征以及二者之间的关系。[结果/结论]中国大规模合著明显,较依赖国际合作且参与率、主导率均较低,而美国较多以小规模合著和非国际合作的方式发表论文,参与率和主导率较高;中国高学术/网络社会影响力论文占比均较高,但这些论文多以大规模合著、国际合作的方式完成;作者/国家数量对论文影响力有一定影响,但并非作者/国家数量越多,影响力越高,合作方式与合作对象更为重要,国际合作、同美国合作对论文影响力有积极作用。 展开更多
关键词 学术期刊 NATURE SCIENCE 中国 美国 科研合作 作者合著规模 学术影响力 Altmetrics
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跨学科合作模式下的交叉科学测度研究——以ESI社会科学领域高被引学者为例 被引量:52
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作者 张琳 孙蓓蓓 黄颖 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第3期231-242,共12页
交叉科学作为当代科学发展的时代特征和提高科技创新能力的重要途径,其特有的复杂性决定了科学合作必然成为交叉科学研究主流的科学活动模式。本文探索性地提出了基于合著机构地址提取学科分类的方法,从而测度科学合作中的不同学科机构... 交叉科学作为当代科学发展的时代特征和提高科技创新能力的重要途径,其特有的复杂性决定了科学合作必然成为交叉科学研究主流的科学活动模式。本文探索性地提出了基于合著机构地址提取学科分类的方法,从而测度科学合作中的不同学科机构之间的学科交叉程度。以2014—2016年连续入选社会科学总领域的高被引学者研究成果为例,探索不同学科的机构合作是否有助于产生交叉科学成果。实证研究结果表明:跨学科的机构合作对交叉科学成果的产出具有一定的促进作用,但不同合作机构的跨学科程度产出的交叉科学研究成果之间存在差异。研究结果为学科交叉的管理机制和相关科技评价政策的制定提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 交叉科学 跨学科 合作模式 学科多样性
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基于深度域适应方法的非结构化摘要功能识别研究
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作者 施顺顺 苟震宇 +1 位作者 张琳 黄颖 《现代情报》 2025年第10期3-15,共13页
语料数据集中提取上下文特征,然后在特征提取器、域判别器和类别分类器共同作用下,将结构功能特征知识从带标记的源域数据迁移到无标记的目标域数据,旨在实现训练样本无标注条件下的模型跨域迁移。此外,采用SHAP方法为模型输出结果提供... 语料数据集中提取上下文特征,然后在特征提取器、域判别器和类别分类器共同作用下,将结构功能特征知识从带标记的源域数据迁移到无标记的目标域数据,旨在实现训练样本无标注条件下的模型跨域迁移。此外,采用SHAP方法为模型输出结果提供可解释性分析,并在目标域(COVID-19数据集)和源域(PubMed 20K数据集)上进行实验。[结果/结论]基于深度域适应方法的模型比基线模型取得了更优的识别性能,其中“方法”“结果”功能的识别效果和可解释性最佳。实验结果表明,该模型能够以无监督学习方式实现从源域到目标域的知识迁移,减轻了模型对数据标注的依赖,同时增强了模型在该任务上的可移植性。 展开更多
关键词 摘要结构 功能识别 领域自适应 深度学习 无监督学习
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基于机器学习的科研合作持续性预测:维度解析与模型构建
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作者 刘晓婷 黄颖 +1 位作者 叶冬梅 张琳 《现代情报》 2025年第10期100-114,共15页
[目的/意义]探究科研合作持续性的特征和规律,有助于提升合作效率,为科研人员提供决策支持。[方法/过程]本文阐述了科研合作持续性三维内在逻辑的合理性,进而分别设计或改进了合作持久性、合作稳定性、合作黏合性相关测度指标,并基于机... [目的/意义]探究科研合作持续性的特征和规律,有助于提升合作效率,为科研人员提供决策支持。[方法/过程]本文阐述了科研合作持续性三维内在逻辑的合理性,进而分别设计或改进了合作持久性、合作稳定性、合作黏合性相关测度指标,并基于机器学习算法构建科研合作持续性预测模型以实现对科研合作持续性的精准预测。[结果/结论]与单一维度的方法相比,三维测度可以更加全面地剖析科研合作的持续性特征,为科研合作持续性测度研究提供了新思路。在科研合作持续性预测上,相比于单一的BPNN、SVR、XGBoost、DT、RF等算法,本文提出的Self-XGBoost-LSTM预测方法有着更高的准确率。相关结果验证了Self-XGBoost-LSTM在科研合作持续性预测领域的可行性与适用性,为科研合作持续性预测提供了方法支撑。 展开更多
关键词 科研合作持续性 合作持久性 合作稳定性 合作黏合性 合作预测
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