【摘 要】
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【目的】针对《中国学术期刊影响因子年报》中学术期刊影响力指数(以下简称"《年报》CI")计算方法和俞立平等提出的CI修正方法(以下简称"YCI")存在的不足,提出一种新的CI修正
【机 构】
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上海商学院信息与计算机学院; 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“数据资产视角下出版大数据的构建与应用模式研究”(16BXW031)
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【目的】针对《中国学术期刊影响因子年报》中学术期刊影响力指数(以下简称"《年报》CI")计算方法和俞立平等提出的CI修正方法(以下简称"YCI")存在的不足,提出一种新的CI修正方法(以下简称"NCI")。针对图情类期刊的复合数据和他引数据分别进行实证研究,达到简化CI计算过程、改善数据分布规律和得到更有效结果的目的。【方法】根据复合(或他引)总被引频次(Total Cites,TC)和影响因子(Impact Factor,IF)数据的实际分布规律,提出对IF和TC分别采取开平方根和3次方根预处理,求得图情类期刊的NCI值,并与YCI值、《年报》CI值及其排序结果、CSSCI来源期刊以及排序结果进行对比分析。【结果】经预处理后的数据既近似服从正态分布规律,又具有较高的区分度,还可以消除个别期刊因TC很大而IF很小对CI的不利影响,并可舍去调整系数K,计算过程更精简。【结论】实证研究结果表明,NCI能比YCI从IF和TC中挖掘出更多有效信息,比《年报》CI更好地平衡IF和TC的作用,并且NCI值及其排序结果更合理,区分度和适用性也更好。
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