基于大数据的h指数及其衍生指数的探索性因子分析研究

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h指数自2005年被Jorge E.Hirsch提出后,因其具有计算简单和适用范围广等特点而引发了学术界的广泛关注。许多研究者在h指数的基础上,对h指数进行修正,并提出了多种衍生指数。为深入了解这些同源性衍生指数间的关系,评估它们在不同层次人才评价中的应用效果,选择15种主要类h指数,以2008-2011年SCIE收录的农业科学领域114643篇论文为研究对象,采用探索性因子分析方法对15种指数进行相关性分析,结果表明在大数据情况下A指数和m指数与作者论文质量密切相关;g指数、h_w指数和R指数能更好地评价高产高被引作者;h_w指数和χ指数在评价高产低被引作者时效果较好;π指数、χ指数、m指数、A指数、h_w指数、e指数对低产高被引作者评价效果较好。
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