【摘 要】
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引文评价具备可量化、数据易得和衍生数据多样等优点,已在学术评价中得到了广泛应用.但近年来,一些知名学者、科学组织和科技出版机构纷纷质疑引文评价的合理性,使其应用价值受到巨大挑战.为了从引用行为对引用结果的影响和文献相关性差异2方面阐述传统引文数据用于学术评价的不合理性,借鉴大数据研究的思路,提出因果性引文的概念并分析其特征,从引文目的、功能、原则和传播效应4个方面论证因果性引文应用于学术评价的合理性,并以学术搜索平台Sematic Scholar为例,阐述人工智能可以依据具体引文功能不同对传统引文评价进行
【机 构】
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中国药科大学期刊编辑部 江苏南京 210009
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引文评价具备可量化、数据易得和衍生数据多样等优点,已在学术评价中得到了广泛应用.但近年来,一些知名学者、科学组织和科技出版机构纷纷质疑引文评价的合理性,使其应用价值受到巨大挑战.为了从引用行为对引用结果的影响和文献相关性差异2方面阐述传统引文数据用于学术评价的不合理性,借鉴大数据研究的思路,提出因果性引文的概念并分析其特征,从引文目的、功能、原则和传播效应4个方面论证因果性引文应用于学术评价的合理性,并以学术搜索平台Sematic Scholar为例,阐述人工智能可以依据具体引文功能不同对传统引文评价进行优化,从而有利于构建良好科技评价和编辑出版生态.
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