[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体...[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体跨学科性4个维度量化论文跨学科性,以D指数量化颠覆性创新,采用Logistic回归分析方法探讨不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。[结果/结论](1)在生物信息学领域,论文跨学科性对颠覆性创新具有显著影响,具体表现为:多样性和跨学科性对颠覆性创新产出有积极影响;均衡性和差异性对颠覆性创新产出有消极影响。(2)不同合作模式下跨学科性对颠覆性创新影响方向基本一致,但合作跨度的增加会加强多样性对颠覆性创新的积极影响、均衡性和差异性对颠覆性创新的消极影响,削弱跨学科性对颠覆性创新的积极影响。展开更多
[目的/意义]科学论文的首条推特是论文在推特平台传播的起点,对论文首条推特进行分析有利于展现推特数据的积累模式与用户行为特征。[研究设计/方法]以200余万篇Web of Science论文为样本,对不同学科领域科学论文首条推特的积累速度和...[目的/意义]科学论文的首条推特是论文在推特平台传播的起点,对论文首条推特进行分析有利于展现推特数据的积累模式与用户行为特征。[研究设计/方法]以200余万篇Web of Science论文为样本,对不同学科领域科学论文首条推特的积累速度和用户类型进行了大规模比较研究。[结论/发现]生物医学与健康科学、人文与社会科学领域的论文具有最高的推特数据覆盖率。物理学与工程学领域的论文则表现出最快的首条推特积累速度。大部分情况下,科学传播者和科研人员是最快发布首条推特的用户类型。此外,对于大部分发表了较多推特数据的论文的国家/地区而言,来自当地的推特用户很大程度上贡献了本国/地区作者发表论文的首条推特。[创新/价值]对首条推特的分析有助于从数据积累的源头理解科学论文在推特平台的传播过程。展开更多
文摘[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体跨学科性4个维度量化论文跨学科性,以D指数量化颠覆性创新,采用Logistic回归分析方法探讨不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。[结果/结论](1)在生物信息学领域,论文跨学科性对颠覆性创新具有显著影响,具体表现为:多样性和跨学科性对颠覆性创新产出有积极影响;均衡性和差异性对颠覆性创新产出有消极影响。(2)不同合作模式下跨学科性对颠覆性创新影响方向基本一致,但合作跨度的增加会加强多样性对颠覆性创新的积极影响、均衡性和差异性对颠覆性创新的消极影响,削弱跨学科性对颠覆性创新的积极影响。
文摘[目的/意义]科学论文的首条推特是论文在推特平台传播的起点,对论文首条推特进行分析有利于展现推特数据的积累模式与用户行为特征。[研究设计/方法]以200余万篇Web of Science论文为样本,对不同学科领域科学论文首条推特的积累速度和用户类型进行了大规模比较研究。[结论/发现]生物医学与健康科学、人文与社会科学领域的论文具有最高的推特数据覆盖率。物理学与工程学领域的论文则表现出最快的首条推特积累速度。大部分情况下,科学传播者和科研人员是最快发布首条推特的用户类型。此外,对于大部分发表了较多推特数据的论文的国家/地区而言,来自当地的推特用户很大程度上贡献了本国/地区作者发表论文的首条推特。[创新/价值]对首条推特的分析有助于从数据积累的源头理解科学论文在推特平台的传播过程。
