刘合艳1,2,房俊民1

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1、刘合艳1,2,房俊民1(1.中国科学院国家科学图书馆成都分馆,四川成都610041;2.中国科学院研究生院,北京100080)H指数及应用研究概述摘要:本文从指数的改进和应用两个角度阐述了H指数的研究和发展现状,总结了用H指数进行实证分析的步骤,指出了H指数今后可能的研究和应用重点,以期为H指数的继续发展和应用提供借鉴和参考。关键词:H指数;计量指标;文献计量学Abstracts:ThisarticleexpatiatestheresearchanddevelopmentstatusofH-indexf

2、romtheindeximprovementandapplicationperspective,sumsupthestepsofempiricalanalysis,pointsoutthefutureresearchandapplicationfocusforH-index,withaviewtoprovidereferenceforthesuccessivedevelopmentandapplicationofH-index.Keywords:H-index;bibliometricindex;Bib

3、liometrics2005年,美国物理学家J.E.Hirsch[1]提出了一个测度科学家个人科研成绩的新指标——H指数。H指数将数量和质量很好地结合起来,在讲质量的基础上求数量,可以遏制片面追求论文数量的不良倾向,同时又能够激发科研人员探索深层次科学问题的激情[2]。这篇关于H指数的文章的发表引起了文献计量学家的强烈反响。国内外学者们围绕H指数的优点、缺点、有效性、指数改进、应用等开展了一系列研究。目前,对于H-index的理论和应用研究已经成为信息计量学领域的研究热点之一。1H指数概述1.1H指数的

4、定义J.E.Hirsch提出H指数时,将H指数定义[1]为:“在一个科学家发表的Np篇文章中,如果有h篇的被引次数都大于等于h,而其他(Np-h)篇被引频次都小于等于h,那么他(她)的指数值为h。”RonaldRousseau随后从操作层面上给出了H指数的定义[3]:以科学家S发表的论文(包括合作论文)为例,将其论文按照引文数从高到低的顺序排列,相同引文数的论文具有不同的序列号(对此并没有严格限制,最好按照时间倒序排列),当且仅当排序前h篇论文每篇论文的引文数至少为h,同时排序第h+l篇论文的引文数严格

5、小于h+l时。则科学家S的Hirsch指数为H。1.2H指数的特点从H指数定义中,可以明显看出H指数的一大特点:它包含了科学家的论文数和引文量两个因素,并有效地将两者结合起来。从理论上讲,这要比单纯的数量类指标(如论文总数)和质量类指标(如总被引次数、平均被引次数等)更为全面地反映科学家的科研成就的大小。其次,H指数计算简单方便,只需将论文被引次数按从高到低排列,往下核对,直到某篇论文的序号大于该论文被引次数,那个序号减去1就是H指数。再次,H指数对高被引和低被引文章均不敏感,对单纯论文数量增长也不敏感

6、。H指数对低被引文章和单纯的论文数量的增长不敏感,这是H指数设计的一大优点,避免了对发表了大量低水平文章的科学家的过高评价。而H指数对高被引文章也不敏感,而这显然是不合理的。最后,从指数变化上看,H指数随时间而增长,不会出现下降的情况。H指数的增长有两种情况:一是增长主要靠以前发表的论文不断获得引用,没有或者很少出现新的被引用量较高的论文。二是大量新的高被引文章的出现促进的H指数增长,这种情况是我们希望看到的。从上面分析可以看出,H指数在科研评价上有着明显的优点,但同时也不可避免地存在着一些问题。针对H

7、指数可能存在的一个或者多个缺陷,学者们从不同的角度提出了一些H指数的衍生指数。下面对一些重要的H指数衍生指数进行总结并对其相关性进行阐述。2H指数的衍生指数及相关性2.1G指数、W指数、H(2)指数1)G指数H指数对低被引文章和少数几篇很高被引的文章都不敏感。Egghe认为,对低被引文章不敏感,这是H指数的优点,但是它应该对高被引文章敏感。根据H指数的定义可知,一旦一篇文章按被引次数排名在前H篇文章之中,那么它的被引用量保持不变或者成倍增长,都已不再重要,都不会对以后计算的H指数值产生任何影响。Eggh

8、e认为,度量指标应当反映出这些高被引论文。针对这一问题,2006年,Egghe提出了G指数[4],定义为:论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g,亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。从定义可以看出,G≥H,而按被引量排序靠前的文章的被引次数越大,G指数越大。2)W指数2008年,中国科大管理学院副教授吴强博士提出W指数[5],对H指数进行了重要改进。定义为:一个科学家的w值,等于当且仅当在他

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