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全球变化暨地球科学数据影响力分区方法及2019年实践研究

2020-12-06阅读(863)

全球变化暨地球科学数据影响力分区方法及2019年实践研究

论文摘要

伴随大数据时代的来临,科学研究数据及其成果再应用的重要性日益显著,而如何量化评价数据的重要作用和价值以及数据贡献者对科学的贡献显得尤为迫切。然而,目前对这方面的研究尚处于起步阶段。本文基于全球变化暨地球科学2014–2018年发表的数据集,开展"数据影响力积分"分区的计量方法研究,提出科学研究数据对科学影响力的不同类别计量评估体系。以规范性引文为基础,以引用数据的发表论文期刊影响因子为权重,利用年份综合累加的统计学方法,给出了全球变化暨地球科学数据集5年的数据影响力积分,针对积分由大到小的排序,提出以5%、15%、30%和50%比例划分Q1、Q2、Q3和Q4区的影响力分区方法。5年的数据集实例应用表明,该方法不仅可以对数据成果、数据作者和数据出版中心等不同类别在科学数据领域的影响力进行定量评价,也可以对科学影响力进行合理的分区评估。本文提出的数据影响力计量和分区评估方法体系,可以推广应用于其他学科的科学数据集,用以量化评价数据的重要价值和对科学的贡献。

论文目录

  • 1前言
  • 2 2019年全球变化暨地球科学数据影响力评价流程
  • 3 2019年全球变化暨地球科学数据影响力数据库建设
  •   3.1全球变化暨地球科学数据影响力数据集子库
  •   3.2被规范性引用的论文子库
  •   3.3论文发表期刊历年影响因子子库
  •   3.4科学数据影响力计算方法子库
  •   3.5数据影响力排行榜及Q区名录子库
  • 4 2019年全球变化暨地球科学数据集影响力排行榜
  •   4.1数据集影响力积分（DISdataset）
  •   4.2 2014–2018年5年数据集影响力统计结果
  •   4.3数据集影响力积分（DISdataset）4区的划分
  •   4.4 Q1区数据集数据影响力统计结果
  • 5数据作者影响力排行榜
  • 6数据出版中心5年数据影响力排行榜
  • 7 2019年最有影响力的数据集统计案例
  •   7.1《中国公里网格人口分布数据集》数据影响力统计结果
  •   7.2《青藏高原范围与界线地理信息系统数据》数据影响力统计结果
  • 8讨论
  • 1 Background
  • 2 The Flowchart of Data Impact Assessment of Global Change and Earth System Science
  • 3 Database Establishment for Measuring Impact of Published Datasets in 2019
  •   3.1 Valid Datasets for Impact Measuring（2014–2018）
  •   3.2 Data Citation Information of Each Dataset
  •   3.3 Impact Factors Sub-database of Each Citing Journal
  •   3.4 DIS Model Sub-database
  •   3.5 DIS and Ranking in 2019（Based on Data During 2014–2018）
  • 4 Practice on Measuring the Impact of Global Change&Earth System Science Data in 2019
  •   4.1 Dataset Impact Score（DISdataset）
  •   4.2 DIS Summary for the 192 Cited Datasets in Five Years（2014–2018）
  •   4.3 DISdataset Ranking for Four Portions
  •   4.4 Analysis on DISdataset in Q1
  • 5 DISA Ranking
  • 6 DISp Ranking
  • 7 Examples of the Most Impact Dataset
  •   7.1 Example 1:“1 km Grid Population Dataset of China”
  •   7.2 Example 2:“Datasets of the Boundary and Area of the Tibetan Plateau”
  • 8 Discussion
  • Author Contributions

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘闯,张应华

    关键词: 大数据,数据影响力,统计,数据作者,数据中心

    来源: 全球变化数据学报(中英文) 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用,图书情报与数字图书馆

    单位: 中国科学院地理科学与资源研究所

    分类号: P208;G353.1

    页码: 207-226+317-336

    总页数: 40

    文件大小: 1486K

    下载量: 72

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