APP下载

基于论文产出的科研绩效评价——ESI和InCites应用研究综述

2016-03-05刘雪立张诗乐盖双双

现代情报 2016年3期
关键词:绩效评价论文数据库

刘雪立 张诗乐 盖双双

(1.新乡医学院河南省科技期刊研究中心,河南 新乡 453003;2.新乡医学院期刊社,河南 新乡 453003;

3.新乡医学院管理学院,河南 新乡 453003)



·综述 · 述评·

基于论文产出的科研绩效评价
——ESI和InCites应用研究综述

刘雪立1,2张诗乐1,3盖双双1,3

(1.新乡医学院河南省科技期刊研究中心,河南 新乡 453003;2.新乡医学院期刊社,河南 新乡 453003;

3.新乡医学院管理学院,河南 新乡 453003)

引文分析在科研绩效评价和科技管理中发挥着不可或缺的重要作用。美国汤森路透科技信息集团分别于2001年和2011年推出了2个重要的引文分析工具——基本科学指标(Essential Science Indicators ,ESI)和InCites数据库。近年来,应用ESI和InCites数据库进行科研绩效评价越来越普遍,逐渐成为情报学、科学学和科学技术管理研究的热点。对ESI和InCites数据库的功能和及其在科研绩效评价中的应用研究进行综述。

基本科学指标;InCites数据库;论文产出;科研绩效;科学评价

科技论文是科技成果的重要组成部分[1],是科研绩效评价的重要依据。科学合理的科研绩效评价能够为科研管理部门优化科技资源配置、调整研究机构和学科布局提供有效的管理手段。近年来,引文分析方法在科研绩效评价中发挥着越来越重要的作用[2-4]。常用的引文分析评价工具包括Web of Science(WoS,包括SCI,SSCI和A&HCI等引文数据库)、《期刊引证报告》(Journal Citation Reports,JCR)、基本科学指标(Essential Science Indicators,ESI)、InCites。ESI数据库是美国汤森路透科技信息集团于2001年基于WoS而建立的评价分析型数据库[5-6],单月月初更新[7-10],已成为目前科研绩效评价的重要工具[11]。InCites数据库是汤森路透基于WoS数据库于2011年开发的经过机构名称规范化整理和数据的高度综合而形成的一个新型科研绩效评价工具,能够为科研管理人员提供科研项目管理、人才评估、学科建设评价、科研合作等方面决策的分析结果与数据支撑;能够提供全球基准数据用于将本机构与其他机构进行横向对比,掌握本机构在全球各学科领域的相对位置[12]。依据ESI和InCites数据库提供的各项评价指标,探索科学发展趋势,确定特定研究领域的研究成果和影响,评估潜在的雇员、合作者、评审人和同行,发现全球科研的最新热点[13]。近年来,越来越多的学者利用ESI和/或InCites进行全球科学评价[14-18]。本文对ESI和InCites数据库在科研绩效评价中的应用进行了全面总结。

1 ESI和InCites数据库的功能研究

ESI数据库是由引文排序(Citation Ranking)、引文分析(Citation Analysis)、最高被引论文(Most Cited Paper)和科学评论(Science Commentary) 等4个部分组成。热点论文和高被引论文分析是该数据库中的一个重要模块,反映了最新的科学发现和研究动向。高被引论文是指最近10年来被引频次排在本学科前1%的论文;热点论文是指最近2年内的论文,在最近2个月被引频次排在本学科前0.1%的论文[5,19-20]。ESI数据库主要是跟踪、监测ESI中22个学科动态,并对其引文进行有效管理、分析和利用,帮助我们正确认识科学研究的优势和不足,从而优化研究资源配置,为研究的进一步发展提供决策依据。

InCites数据库的评估数据来源于TR的WoS三大引文数据库(包括SCI、SSCI和A&HCI,收录了全球11 000多种权威期刊文献数据),综合各种计量指标和30年来各学科各年度的国际标杆数据[21-24]。相较于WoS,InCites的评价功能更加强大和全面,除具有WoS的一般评价指标(如论文数、论文被引频次)之外,InCites的评价范围更广,包括了学科、机构、世界范围内的相对评价指标,侧重基于检索的评价结果呈现,以评价为根本目的。InCites模块包括科研绩效分析(Research Performance Prifiles)和全球对比分析(Global Comparisons)两部分,具有全新的评价指标体系, 丰富和发展了现行的科学评价系统。从宏观的国家、机构、学科领域分析到微观的每篇论文、每个科研人员学术水平的全面评估,深入揭示学科发展阶段与特征。

2 ESI在科研绩效评价中的应用

ESI数据库已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、科研机构、国家和地区学术水平及影响力的重要评价工具之一[6]。霍艳蓉[5]、王颖鑫[6]、刘雪立[7]和Csajbók等[25]针对ESI数据库功能和应用,详细阐述其概念、原理、指标、计算及运用。该数据库收录近10年的论文数据,根据被引频次确定衡量研究绩效的阈值,确定位列全球前1%的研究机构、科学家、研究论文和全球前50%国家/地区以及50%期刊等。

2.1 ESI在国家和地区评价中的应用

针对ESI数据库在国家和地区评价中的应用,易勇[26]统计了SCI数据库2001年1月1日-2011年4月31日论文数排在前10位的国家进行比较。从学科相对产出和引文影响两个指标比较我国与美国、德国、日本、英国、法国、加拿大、意大利、西班牙和澳大利亚等国家科研论文产出情况。我国科研论文总量虽然排在全球第2位,但与科学技术发达国家相比论文学术影响力存在较大差距。另外,我国研究论文产出学科分布极不均衡,材料科学、化学、工程学和物理学等领域相对产出指标排在10个国家首位,而生物学与生物化学、临床医学、分子生物学和遗传学、神经科学与行为等学科相对产出指标排在10个国家最后,且低于世界平均水平。这一研究客观评价了我国科学发展水平及其国际地位,能够帮助我们正确认识我国科学研究中存在的问题,为我国各级科研管理部门制定科技发展计划、合理配制研究资源提供了重要参考依据。

2.2 ESI在机构评价中的应用

针对ESI数据库功能,以科研机构为研究对象,朱易佳[27]统计SCI数据库11年间(1998-2008)的论文数和被引频次,从ESI数据库的22个学科领域,以固定被引频次法(列出近10年的年平均被引频次和近10年的总平均被引值)、百分比法(是百分点为被引基准,达到需要的引文量)评价高校和研究机构的科研水平和学术影响力;学科排名依据总被引频次的高低将22个学科进行排序,且以图表方式描述各学科的论文数、引文数、篇均被引数在5年内的变化及趋势;研究前沿运用普赖斯指数法基于5年间多学科领域内被引频次高的论文,通过聚类分析、共引分析列出各学科领域的研究前沿(该部分指标包含论文数、被引频次、篇均被引频次和平均年份)。综合上述方法,该机构以整个学科的论文数和被引频次作基准线,在分析不同学科间的差异时,需要结合基准线数据进行分析,该方法能在跨学科分析的情况下更加全面客观地反映被评价对象的科研水平和影响力。鲁伟[28]根据ESI数据库2001年至2011年6月30日的论文总量、被引频次、高被引论文和热点论文等数据,分析了我国西部地区高校科研竞争力的现状。结果显示,我国西部地区10所高校中四川大学论文数和总被引频次最高,兰州大学篇均被引频次最高,10所高校篇均被引频次整体低于我国平均水平。另外,我国西部地区10所高校高被引论文数共207篇,其中高被引论文产出率仅西北大学和西安交通大学达到了中国平均水平。热点论文的产出情况是:四川大学(6篇)、电子科技大学(3篇)、第四军医大学(1篇)、兰州大学(1篇)和西安交通大学(1篇)。整体来看我国西部地区高校的科研实力还不够强,各高校科研水平极不均衡。王瑛[29]等对2004-2013年工信部直属的7所高校(哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、南京理工大学、哈尔滨工程大学、北京理工大学、西北工业大学和南京航空航天大学)科研实力进行了比较,发现哈尔滨工业大学的论文数、论文总被引频次均领先其他6所高校,哈尔滨工程大学论文数虽然只有哈尔滨工业大学论文数的13%,但论文质量相对较高,其篇均被引频次为6.48,但依然低于我国科研人员论文被引频次的平均值6.92次。这7所高校进入ESI国际排名前1%的学科分别是:化学、工程学、材料科学、数学、物理学、计算机科学和环境生态学等。各高校进入ESI前1%的学科数虽各不相同,但7所高校的化学、工程学和材料科学均入选了ESI,哈尔滨工业大学入选学科数最多(7个)。从各高校的综合排名说明哈尔滨工业大学的科研实力领先于工信部直属高校的其他6所。于洁[30]等以ESI数据库为基础,采用科学计量学指标对中国各高校的科研实力进行了地理分布分析及评价。根据对论文数、引文数、学科活跃指数和相对影响力等指标对我国东部、中部和西部地区入选ESI的高校进行了研究。东部地区入选ESI高校数为40所,中部14所,西部11所。由此说明我国高校科研水平存在地区差异。

这些研究说明,ESI数据库是高校和研究机构科研绩效评价的重要工具,能够对不同高校、高校不同学科的研究水平进行客观评价。另外,可以同世界高水平大学进行比较,统计分析我国高校热点论文、高被引论文的产出量、入选ESI学科数等,正确认识我国高校科研水平和差距,对我国现阶段创建世界一流大学和一流学科具有重要的指导价值。

2.3 ESI在学科评价中的应用

以WoS收录的论文为数据来源,金碧辉[31-32]、杨立英[33-37]等自2006-2012年不间断地对中国不同学科领域进行全方位的监测和统计分析。2006年中国综合排名第8位,前位7名分别是:美国、英国、德国、日本、法国、加拿大、意大利。我国的高被引论文涉及19个学科,世界排名分别是:数学学科和材料科学世界排名均为第4,化学和工程技术均第6,地学第7,计算机排名8,物理学第10,免疫学第13,药学与毒理学第14,微生物学第15,生物学与生物化学、分子生物学与遗传学、动植物学均排第16,空间科学第18,神经科学与行为科学第20,临床医学和环境科学均第21、精神病学与心理学第23,农林科学第25。到2012年,我国的综合排名超过了意大利、加拿大、法国和日本等国,上升到第4位,仅次于美国、英国和德国。从各学科的发展趋势来看,中国原有的优势学科如:数学、材料科学、化学和地学等学科在世界科学整体格局中得到进一步的巩固和加强,尤其是数学、化学、工程技术、计算机和材料科学前进到世界第2位,其他各学科在整体的推动下也获得了突飞猛进的发展,只有免疫学在这期间出现后移现象。另外,TR对“金砖四国”过去30多年的数据分析说明,中国已经成为仅次于美国的科研大国,预计到2020年中国将超越美国成为世界第一科研产出国[38]。总体而言,中国科学呈稳步上升趋势。自2005-2014年,肖仙桃[39]、郭玉[40]、石建[41]、Chuang[42]、刘佳音[43]、王新霞[44]和丁佐奇[19]等采用文献计量学的方法对单一学科进行统计分析,通过论文数、被引频次和篇均被引频次等指标,分析了地球科学、计算机、神经科学、水资源、工程、数学和植物动物学等科学领域在全球该学科领域的地位,排出该学科处于全球前列的国家、地区、科研机构、科学家和期刊等。

ESI创立于2001年,是世界上最早、最成熟的学科建设和发展的科学计量学评价工具,在国务院推出《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》的背景下,应用ESI对我国高校学科建设和发展水平进行评价显得尤为重要和必要。

2.4 ESI在期刊评价中的应用

顾东蕾[45]等基于ESI数据库对日本、俄罗斯、韩国和中国入选ESI数据库的期刊作比较,为制定提升期刊核心竞争力的决策提供依据。以中、日、俄、韩等四国均为非英语国家,统计其11年间(2003-01-01—2013-12-31)入选ESI数据库的期刊(入选标准是期刊被引频次位于相应学科领域前50%),对各期刊论文数、被引频次、篇均被引频次等指标进行比较。入选ESI期刊中,我国共19种(1.05%)、日本17种(1.85%)、俄罗斯11种(0.72%)和韩国13种(0.46%)。在ESI数据库的22种学科领域中,中、日、俄、韩四国只有2个学科(经济与商业和精神病学与心理学)没有入选前全球前50%的期刊,其余20个学科均有入选。入选期刊种数、百分比最高的是俄罗斯的空间学科。

随着科学计量学在全球科学评价中的广泛应用,基于文献计量学的期刊评价逐渐演变为整个科学评价的基础。该研究开辟了ESI应用研究的先河,从全新的视角为我们提供了一种期刊评价的新方法。

2.5 ESI在人才评价中的应用

TR通过ESI数据库对全球近11年(2000-01-01—2010-10-31)化学领域顶尖科学家前100位进行排名[23]。在这100位科学家中来自美国70位,德国7位,英国4位,加拿大、法国、丹麦、瑞士和南韩各2位,澳大利亚、比利时、瑞典、意大利、以色列、南非、巴西、日本、新加坡各1位。另外,拥有3个以上Top100科学家的机构分别是,麻省理工学院(6位)、斯克里普斯研究所(5位)、加州大学伯克利分校(5位)、哈佛大学(4位)、莱斯大学(4位)、西北大学(4位)、加州理工学院(3位)、加州大学河滨分校(3位)、芝加哥大学(3位)。肖仙桃[39]等通过ESI数据库对全球近11年(1993-2003)地球科学领域顶尖科学家前20位的排名。石建[41]等通过ESI数据库对全球近11年(2000-2010)脑膜炎科学领域顶尖科学家前20位的排名。

3 InCites在科研绩效评价中的应用

2011年创建的InCites数据库是对ESI科学评价功能的重要补充,设置了一些ESI数据库中没有的指标,如学科、机构、世界范围内的相对科学评价指标,使科学评价范围更广,极大地丰富和完善了ESI的科研绩效评价功能。

3.1 InCites在科研机构评价中的应用

针对InCites数据库在科研机构评价中的应用,眼科新进展编辑部[46]在2012年通过该数据库的机构定制数据,检索不同机构研究人员发表的论文及被引频次,列出了2006-2010年我国眼科学SCI论文20强(中国大陆高校12所、台湾高校5所和香港3所)和中国大陆眼科学SCI论文被引20强,实时跟踪机构的研究产出和影响力。刘雪立[23]采用该数据库的预置数据,对我国大陆、香港以及台湾地区高校的科研状况进行了研究。该数据库提供40多个国家2 000多所大学、研究机构在各学科领域的综合研究绩效评估指标,其中包括有中国200多所高校、研究机构的论文和引文指标。在机构评价中发现,论文数与占全球论文总数百分比、被引频次与相对被引用率、篇均被引频次与相对影响力等3对指标的科研机构排序基本一致,因此我们在比较研究某地区科研绩效时,只需要比较其中5个指标就可以全面反映该地区的学术表现和科研水平[23,47]。

该数据库创立于2011年,是继ESI应用10年之后汤森路透开发的又一个科研绩效评价工具,是对ESI数据库的重要补充,提供了多个重要的评价指标,如论文被引率、机构相对影响力、占全球论文数的百分比、相对被引率、综合绩效指标等,能够对全球各高校和科研机构进行对比和分析,找到各自的优势和差距。

3.2 InCites在学科领域评价中的应用

Lutz Bornmann[48]利用该数据库比较研究了1981-2010年间中国、日本、法国、德国、美国和英国的标准化引用影响力。结果表明,过去30年内,法国,英国,尤其是德国各学科领域的引用影响值呈显著上升趋势。美国在这30年间引用影响值一直处于高水平。发表年份之间有小的影响力差异,美国在工程和科技方面的引用影响值呈增加趋势,但在医学和健康科学以及农业科学方面呈降低趋势。与美国相似,日本在不同的学科领域趋势也是不同的,但每年的变化很小。虽然中国论文的引用影响值仍处于相对低的水平(大多数低于世界平均水平),但有上升趋势。该数据库从3个角度提供了研究国家标准化引用影响力的方法:(1)一个长期发表时间窗口(1981-2010年);(2)主题领域的差异;(3)为获得不同年份国家引文趋势调查结果,允许使用统计程序。

何惠芬[49]等利用该数据库比较研究了同济大学声学领域1981-2012年和2008-2012年科研产出的比较及期刊的排名。董政娥等[50]利用该数据库跟踪监测东华大学在ESI中22个学科的热点论文、高被引论文与学科的发展趋势进行相关预测。胡忠辉等[51]利用该数据库,从引文分析的角度对国内外近11年的部分高校数学、物理学和化学等学科领域的发展情况进行了分析比较,探讨了国内外高校各学科的发展趋势。王新霞等[52]利用该数据库,采用文献计量方法,对我国数学科学领域近10年(2001-2010)在国际学术影响力,按照论文数、被引频次、排出数学领域前10的国家,确定我国数学科学在国际的地位。

InCites数据库的最大亮点是提供了多种学科分类系统,包括WoS中250多个学科、ESI中22个学科、OECD中48个学科、澳大利亚ERA(Excellence in Research for Australia)和英国RAE(Research Assessment Exercise)等。值得一提的是,该数据库还植入了我国国务院学位委员会和教育部2011年制订的《学位授予和人才培养学科目录》的学科分类,包括12个学科门类,77个一级学科。以此数据库进行学科建设和发展水平评价,选择我国学科分类中的学科进行对照研究将更加符合我国国情,提高了研究的针对性。同时,该数据库还提供了全球170多个国家和9个区域性组织在各学科领域的综合科研效绩评估指标[22]。

3.3 InCites和F1000数据库的比较分析

Lutz Bornmann等[53]于2013年针对InCites和F1000数据库为我们提供了一个独特的方法研究同行评议评级和文献计量学指标之间的关系。F1000是生物医学文献发表后同行评议系统。同行评议性指标被广泛地认为是一种验证文献计量指标的方式。基于InCites数据库提供的7个指标(总被引频次、第二代被引频次、施引文献篇均二代被引频次、期刊相对影响力、学科相对影响力、学科领域百分比、期刊影响因子)分析原始引文计数指标的有效性,选取细胞生物学和免疫学领域的学科为样本。结果显示,学科领域百分比和F1000评级相关性最高;其他3个指标(总被引频次,第二代被引频次以及学科相对影响力)与评级之间的实际相关性至少能达到中等效应值。由于标准化指标百分比与学科相对影响力两种评价的相关性最高,在同行评议研究时应该优于其他文献计量学指标。

4 ESI和InCites的联合应用

ESI和InCites数据库的开发者均为美国汤森路透,其数据均来源于Web of Science。因此,二者数据可以无缝对接。关于联合使用ESI和InCites数据库对大学及学科绩效进行评价研究较少。董政娥等[50]于2013年报告了联合应用ESI和InCites数据库对东华大学学科发展的预测方法和结果。刘雪立等[54]进一步挖掘了ESI和InCites数据库联合应用的价值,对我国9所C9高校学科建设和发展进行了评价和预测,定义了学科优势值。利用该学科优势值,能够对全球高校学科的绩效进行定量评价。由于学科优势值是某机构某学科论文被引频次与ESI学科入选域值的比值,若某机构某学科的学科优势值大于1,那么该机构该学科一定会入选ESI。因此,联合使用ESI和InCites能够批量确定所有高校入选ESI的学科,而且可以根据学科优势值与1的差距,对近期可能入选ESI的学科做出准确预测。

InCites和ESI联合使用这一独特功能,目前尚未被广泛认识。作为科研管理、情报分析和预测工作者确有必要尽快了解和掌握该方法,对我国各高校不同学科发展水平进行及在全球的位次进行客观评价,并对各高校入选ESI的学科进行预测,从而优化科研资源配置,完善科研管理方法,最大程度上发挥科研管理的导向作用。

[1]赵红专,翟立新,李强.公共科研机构绩效评价的指标与方法[J].科学学研究,2006,24(1):85-90.

[2]Borja Gonz ález-Pereira,Vicente P Guerrero-Bote,Félix Moya-Aneg ón.A new approach tothe metric of journals’ scientific prestige:The SJR indicator[J].Journal of Informetrics,2010,(4):379-391.

[3]康国光,沈振锋,徐跃进,等.学生满意度研究:现状、演进路径及前沿——基于Web of Science数据库[J].现代情报,2014,34(8):29-41.

[4]孙金伟,刘迪,王贤文,等.科学基金资助与SCI论文产出:对10个国家的比较分析[J].科学学研究,2013,31(1):36-42.

[5]霍艳蓉.基本科学指数(Essential Science Indicators)数据库[J].图书情报工作,2003,(1):56-59.

[6]王颖鑫,黄德龙,刘德洪.ESI指标原理及计算[J].图书情报工作,2006,50(9):73-75,35.

[7]刘雪立.基于Web of Science和ESI数据库高被引论文的界定方法[J].中国科技期刊研究,2012,23(6):975-978.

[8]Lutz Bornmann,Loet Leydesdorff,Jian Wang.Which percentile-based approach should be preferred for calculating normalized citation impact values?An empirical comparison of five approaches including a newly developed citation-rank approach(P100)[J].Journal of Informetrics,2013,7(4):933-944.

[9]董文军.基于Web of Science及ESI的科学数据统计分析[J].情报杂志,2009,(S1):27-31.

[10]ESI数据库[EB/OL].http:∥esi.isiknowledge.com/home.cgi,2015-04-07.

[11]顾东蕾,武莹,邱家学,等.基于WOS学科发展预测研究[J].现代情报,2014,34(6):32-40.

[12]南京医科大学图书馆.汤森路透在线培训:InCites讲座与在线演示[EB/OL].http:∥vpn.njmu.edu.cn,2014-12-25.

[13]Thomson Reuters.Essential Science Indicators[EB/OL].http:∥esi.webofknowledge.com/home.cgi,2014-12-25.

[14]Huang Y,Wang J.A bibliometric study of the trend in articles related to eutrophication published in Science Citation Index[J].Scientometrics,2011,89(3):919-927.

[15]Singleton A.Bibliometrics and Citation Analysis:from the Science Citation Index to Cybermetrics[J].Learned Publishing,2012,23(3):267-268.

[16]Fu HZ,Chuang KY,Wang MH,et al.Characteristics of research in China assessed with Essential Science Indicators[J].Scientometrics,2011,88(3):841-862.

[17]邱均平,杨瑞仙.基于ESI的学科热门论文的计量研究——以临床医学学科为例[J].情报科学,2010,28(1):53-57,60.

[18]付佳佳,潘卫.InCites和Spotlight在学科服务中的作用比较研究[J].图书馆杂志,2014,33(3):37-42.

[19]丁佐奇,王明华.基于ESI的植物动物学研究领域热点论文分析及对编辑组稿的启示[J].中国科技期刊研究,2014,25(11):1384-1390.

[20]方红玲,常海敏,刘雪立.中、日、印、韩四国高影响力论文产出状况对比研究[J].中国科技期刊研究,2013,24(6):1070-1073.

[21]Thomson Reuters.InCites[EB/OL].http:∥incites.isiknowledge.com,2014-12-25.

[22]冯花朴.InCites数据库科研绩效评估的有效工具[J].现代情报,2014,34(1):147-154.

[23]刘雪立.一个新的引文分析工具——InCites数据库及其文献计量学指标的应用[J].中国科技期刊研究,2013,24(2):277-281.

[24]汤森路透数据平台[EB/OL].http:∥science.thomsonreuters.com/products/esi/,2015-04-07.

[25]Csajbók E,Berhidi A,Vasas L,et al.Hirsch-index for countries based on Essential Science Indicators data[J].Scientometrics,2007,73(1):91-117.

[26]易勇.我国与世界主要国家科研论文产出的计量比较分析——基于学科专业化和标准引文影响二维视角[J].中国科技论坛,2012,(1):155-160.

[27]朱易佳.高校跨学科科研评价方法新探[J].现代情报,2010,30(2):15-17,20.

[28]鲁伟.西部地区高校科研竞争力现状浅析——基于ESI数据库的计量分析[J].科教导刊,2012,(2):107,161.

[29]王瑛,周敏华.工信部直属高校科研实力简析[J].科学管理研究,2014,32(3):41-43.

[30]于洁,佟贺丰,黄慕萱,等.中国高校研究产出的区域非均衡性分析——从ESI角度进行的比较[J].科技管理研究,2012,(19):54-60,65.

[31]金碧辉,张望,周秋菊.中国科学:前进中的“航母”——2006年SCI论文统计分析[J].科学观察,2007,2(1):20-44.

[32]金碧辉,张望,周秋菊,等.中国科学:进步与自信、差距与动力的联想——2007年SCI论文统计分析[J].科学观察,2008,3(1):26-52.

[33]杨立英,周秋菊,岳婷,等.中国科学:在希望与挑战中前行——2008年SCI论文统计分析[J].科学观察,2009,4(1):28-52.

[34]杨立英,周秋菊,岳婷,等.中国科学:对差距的理性思考——2009年SCI论文统计分析[J].科学观察,2010,5(1):16-44.

[35]杨立英,周秋菊,岳婷,等.中国科学:发展水平与学科结构的思考——2010年SCI论文统计分析[J].科学观察,2011,6(1):23-50.

[36]杨立英,周秋菊,岳婷.中国科学:增长的极限与生命科学的进步——2011年SCI论文统计分析[J].科学观察,2012,7(2):41-50.

[37]杨立英,周秋菊,岳婷,等.中国科学:整体推进与各学科均衡发展的思考——2012年SCI论文统计分析[J].科学观察,2013,8(1):23-50.

[38]科学技术部.国外专家预测中国2020年可能超越美国成为世界第一科研产出大国[J].中国科技信息,2010,(13):7.

[39]肖仙桃,孙成权.国际及中国地球科学发展态势文献计量分析[J].地球科学进展,2005,20(4):467-476.

[40]郭玉,魏海燕.我国计算机科学发展态势文献计量分析[J].计算机应用研究,2007,24(12):28-31.

[41]石建,石苗茜.基于SCI及ESI的脑膜炎研究十年发展态势的文献计量分析[J].科学技术与工程,2010,10(30):7396-7401,7407.

[42]Chuang KY,Wang MH,Yuh-Shan Ho.High-impact papers presented in the subject category of water resources in the essential science indicators database of the institute for scientific information[J].Scientometrics,2011,(87):551-562.

[43]刘佳音.基于基本科学指标数据库的工程科学文献计量分析[J].高教发展与评估,2013,29(4):10-18,120.

[44]王新霞,蒋萍.基于ESI及SCIE的学科影响力统计分析[J].农业图书情报学刊,2013,25(8):72-75.

[45]顾东蕾,邱家学.基于ESI的中日俄韩科技期刊竞争力比较研究[J].中国科技期刊研究,2014,25(12):1504-1508.

[46]眼科新进展编辑部.2006-2010年InCites数据库中我国眼科学SCI论文20强[J].眼科新进展,2012,32(8):749.

[47]南京航空航天大学图书馆.InCites相关培训课件[EB/OL].http:∥incites.thomsonreuters.com,2015-04-07.

[48]Lutz Bornmann,Loet Leydesdorff.Indicators of Citation Impacts of Six Prolific Countries:InCites Data and the Statistical Significance of Trends[J].Plos One,2013,8(2):1-5.

[49]何惠芬,陈欣.基于InCites数据库声学领域的科研绩效评估分析[J].情报探索,2013,(5):36-39,42.

[50]董政娥,陈蕙兰.基于ESI和InCites数据库的东华大学学科发展预测[J].东华大学学报:自然科学版,2013,39(5):689-694.

[51]胡忠辉,倪瑞,李兴权,等.基于InCites的国内外理学主要学科发展分析研究[J].学位与研究生教育,2013,(11):42-46.

[52]王新霞,周健,宋振世.基于引文分析的我国数学学科国际学术影响力探讨[J].情报探索,2013,(10):9-11.

[53]Lutz Bornmann,Loet Leydesdorff.The validation of(advanced)bibliometric indicators through peer assessments:A comparative study using data from InCites and F1000[J].Journal of Informetrics,2013,(7):286-291.

[54]刘雪立,盖双双,张诗乐.我国C9高校学科建设的绩效评价与预测研究——基于ESI和InCites数据库的分析.中国科技论坛,2016:待发表(已录用).

(本文责任编辑:郭沫含)

Scientific Research Performance Evaluation Based on Outputs of Papers——A Review for the Applications of Essential Science Indicators and InCites

Liu Xueli1,2Zhang Shile1,3Gai Shuangshuang1,3

(1.Henan Research Center for Science Journals,Xinxiang 453003,China;2.Periodicals Publishing House,Xinxiang Medical University,Xinxiang 453003,China;3.Management Institute,Xinxiang Medical University,Xinxiang 453003,China)

Citation analysis plays an essential and important role in the scientific research performance evaluation and the management of science and technique.Thomson Reuters(USA):a group on science information were established two important citation analysis tools in 2001 and 2011,the Essential Science Indicators(ESI)and InCites database,respectively.In recent years,the application of ESI and InCites database in performance evaluation of scientific research is increasingly common,and becoming research hotspots of information science,science and technology management.Therefore,it is necessary to review and summary the function and application studies of ESI and InCites database.

essential science indicators;InCites database;output of paper;research performance;science evaluation

2015-12-14

国家社会科学基金项目“影响因子缺陷的多维度矫正与学术期刊的跨学科评价”(项目编号:15BTQ061);河南省高等学校哲学社会科学基础研究重大项目“河南省高校哲学社会科学研究绩效评价和发展对策”(项目编号:2015-JCZD-013)。

刘雪立(1965-),男,教授,编审,硕士生导师,主任,社长,研究方向:科学计量学与科学评价。

10.3969/j.issn.1008-0821.2016.03.028

G630

A

1008-0821(2016)03-0172-06

猜你喜欢

绩效评价论文数据库
基于BSC的KPI绩效评价体系探析
非营利组织绩效评价体系的构建
下期论文摘要预登
下期论文摘要预登
下期论文摘要预登
气象部门财政支出绩效评价初探
绩效评价及其政策选择