宗淑萍
天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào)編輯部,天津市西青區(qū)津靜路22號 300384
果不包含動態(tài)與簡訊、會議摘要、讀者·編者·著者等)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
研究方法采用普賴斯定律和綜合指數(shù)法。普賴斯定律是科學(xué)家D.Price在《小科學(xué)、大科學(xué)》一書中提出的,即:在同一主題中,半數(shù)的論文是由一群高生產(chǎn)力作者所寫,這一作者集合數(shù)量約等于全部作者總數(shù)的平方根[11]。綜合指數(shù)法是以正負(fù)均值為基準(zhǔn),將2個或多個不同計(jì)量單位指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化,再考慮指標(biāo)權(quán)值,綜合成1個評價(jià)指標(biāo),值大者為優(yōu)。
在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中,用于測評核心著者的指標(biāo)有2個:一是發(fā)文量(重要性評價(jià));二是被引量(影響力評價(jià))。
發(fā)文量指著者某一時期在某刊物發(fā)表論文的數(shù)量,是衡量著者對該刊物貢獻(xiàn)大小的一項(xiàng)重要指標(biāo)。根據(jù)普賴斯定律,核心著者至少發(fā)表論文數(shù)為mp篇,計(jì)算公式為[11]:
式中:mp為統(tǒng)計(jì)時段內(nèi)核心著者至少發(fā)表的論文數(shù);npmax是統(tǒng)計(jì)時段內(nèi)發(fā)表論文最多的著者發(fā)表的論文數(shù)。
統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示:2006—2015年期間,《中國科技期刊研究》中發(fā)文最多的著者共發(fā)文23篇(統(tǒng)計(jì)時間2016年6月16日,下同)。根據(jù)公式(1)計(jì)算出該刊核心著者至少發(fā)表的論文數(shù)mp=3.59,按照取整原則即發(fā)表4篇或4篇以上論文的著者入選為核心著者候選人。
被引量是反映論文影響力大小的一項(xiàng)重要指標(biāo)。論文被引量越大,說明論文受關(guān)注的程度越大,論文的質(zhì)量越高。依據(jù)普賴斯定律,確定核心著者發(fā)文累計(jì)最低被引量為:
式中:mc為統(tǒng)計(jì)時段內(nèi)核心著者發(fā)文累計(jì)最低被引量;ncmax為統(tǒng)計(jì)時段內(nèi)發(fā)文累計(jì)最高被引量。
統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示:2006—2015年期間,《中國科技期刊研究》著者發(fā)文被引頻次累計(jì)最高為540次。根據(jù)公式(2)計(jì)算出該刊核心著者發(fā)文累計(jì)最低被引量mc=17.41,按照取整原則即發(fā)文累計(jì)最低被引18次或18次以上的著者可入選為核心著者候選人。
(1)指標(biāo)權(quán)重確定
發(fā)文量代表了著者對期刊的重要性,被引量代表了著者的學(xué)術(shù)影響力。對于發(fā)文量和被引量2個指標(biāo)權(quán)重值大小,不同的學(xué)者有不同的觀點(diǎn)。有學(xué)者將發(fā)文量和被引量的權(quán)重值分別確定為0.7和0.3[9-10],有學(xué)者將權(quán)重值分別確定為 0.5和0.5[5-8]。本文認(rèn)為,發(fā)文量與被引量分別從“量”和“質(zhì)”方面反映了著者的學(xué)術(shù)水平,重要性和學(xué)術(shù)影響力具有相同的重要程度。因此,在對核心著者進(jìn)行測評時,將發(fā)文量和被引量的權(quán)重值分別定為0.5和0.5。
(2)綜合指數(shù)計(jì)算
按公式(3)計(jì)算每位核心著者候選人的綜合指數(shù):
式中:zi為第i位候選人綜合指數(shù);為核心著者候選人平均發(fā)文量;為核心著者候選人發(fā)文平均被引量;xi為第i位候選人累計(jì)發(fā)文量;yi為第i位候選人累計(jì)被引量。
統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示:2006—2015年間《中國科技期刊研究》共發(fā)文2820篇,第一著者共1703人,人均發(fā)文量1.66篇,其中發(fā)文最多的著者是上海大學(xué)的鮑國海,累計(jì)發(fā)文23篇;被引頻次累計(jì)最高的是中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所《作物學(xué)報(bào)》編輯部的程維紅,發(fā)表論文17篇,被引頻次累計(jì)為540次。對符合2.1和2.2中測評指標(biāo)的著者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和查重,最終確定《中國科技期刊研究》2006—2015年核心著者候選人為228位。
發(fā)文量和被引量是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)評價(jià)體系中2個最基本的指標(biāo),如果高度相關(guān),那么只要考察其中之一即可。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果看出,《中國科技期刊研究》核心著者候選人的發(fā)文量和被引量的關(guān)系表現(xiàn)出3種情況:一是發(fā)文量大,被引量也大;二是發(fā)文量大,被引量不大;三是發(fā)文量不大,被引量大。利用Excel中的CORREL函數(shù),計(jì)算出228位核心著者候選人發(fā)文量和被引量的相關(guān)系數(shù)r=0.558,可知核心著者的發(fā)文量和被引量呈低相關(guān),即:發(fā)文量大,被引量不一定大;發(fā)文量小,被引量不一定小。因此,采用發(fā)文量和被引量2項(xiàng)指標(biāo)來遴選核心著者是比較客觀的。
計(jì)算228位核心著者候選人綜合指數(shù)并排序,篩選出綜合指數(shù)大于100的著者,這些著者即為《中國科技期刊研究》2006—2015年間的核心著者(見表1)。
表1 綜合指數(shù)法測評出的《中國科技期刊研究》2006—2015年的核心著者(共31位)
(1)從表1中可以看出,《中國科技期刊研究》2006—2015年共遴選出31位核心著者,這31位核心著者分布在 10個省市,其中北京 15位,占48.4%;河南、陜西各3位,上海、江蘇、廣東各2位,其他省市各1位。與1998—2006年相比,北京仍是最活躍的地區(qū),并且該地區(qū)的核心著者的比例與10年前相比比例有所提高。
(2)31位核心著者中有23位來自于雜志社或期刊編輯部,占74.2%。說明雜志社或期刊編輯部是《中國科技期刊研究》核心著者最重要的來源機(jī)構(gòu),與李宗紅的研究結(jié)果一致[7],說明核心著者的來源機(jī)構(gòu)隨時間的變化未發(fā)生變化,未來選稿來源將仍然以雜志社或期刊編輯部為主。
(3)與1998—2006年相比,核心著者及數(shù)量雖然發(fā)生了較大變化,但仍有8位作者同時在1998—2006年和2006—2015年核心著者范圍內(nèi),推測寫作動機(jī)可能是核心著者發(fā)生變化的關(guān)鍵因素。著者的寫作動機(jī)分為內(nèi)在動機(jī)和外在動機(jī),外在動機(jī)包括職稱評定、科研考核、職業(yè)變動、單位變化等因素,外在動機(jī)一旦消失可導(dǎo)致著者的寫作頻率下降或?qū)懽鞣较虬l(fā)生變化;內(nèi)在動機(jī)是著者將寫作視為一種愛好或習(xí)慣,或者認(rèn)為通過寫作可以促進(jìn)相關(guān)工作,這種動機(jī)是持久的。具有內(nèi)在寫作動機(jī)的著者是期刊穩(wěn)定的著者隊(duì)伍[7]。
(1)以往研究在確定核心著者候選人時,一般依據(jù)發(fā)文量來確定核心著者候選人,然后再考察候選人的被引量,最后確定核心著者,這種方法將發(fā)文量少而被引量大的一部分作者排除在外。本文中采用的是依據(jù)普賴斯定律,確定核心著者的最低發(fā)文量和最低被引量,對符合標(biāo)準(zhǔn)的作者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和查重,從而確定核心著者候選人,通過設(shè)置合理的權(quán)重計(jì)算綜合指數(shù),來確定核心著者。這樣就把發(fā)文量少而被引量大的作者包含在內(nèi),這樣測定結(jié)果更為合理、客觀。
(2)本文確定的核心著者群是根據(jù)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫提供的被引數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算得出的,一些被引數(shù)據(jù)中可能包含了自引部分,如果自引比重較大,那么得出的結(jié)果可信度降低。筆者查閱中國知網(wǎng)引文數(shù)據(jù)庫《中國科技期刊研究》2006—2015年引文數(shù)據(jù),可知該刊他引率為91.36%,表明該刊中的論文不存在人為的自引現(xiàn)象。本文認(rèn)為每個學(xué)科都有其自引的規(guī)律性,有意自引或回避自引均不可提倡,在進(jìn)行核心著者測評時,不宜簡單化地將引用總量中的自引部分統(tǒng)統(tǒng)剔除。由此,筆者認(rèn)為,本文中核心著者測評結(jié)果是基于正常引文環(huán)境下得出的,具有一定的合理性。
(3)按照發(fā)文量和被引量來確定核心著者具有一定的科學(xué)性,受到大家的普遍認(rèn)可,但是采用被引量的方法具有滯后效應(yīng),這是由于被引次數(shù)在一定時間內(nèi)會隨著發(fā)表年限的增加而增長,論文發(fā)表年限越長,其被引次數(shù)就會越高;反之,對于剛剛發(fā)表的文章,即使論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量很高,但其被引量相對來講不會很高[12]。如何消除綜合指數(shù)法中被引量的滯后效應(yīng),使測評結(jié)果更為科學(xué)、合理,是今后研究的重點(diǎn)所在。
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