基于引文分析的科学家投入产出绩效算法研究

• 作者: 刘建国 郭强 陈清文
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 引文分析 H指数 投入产出绩效 科研合作 总引用量
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 复杂性科学
• 页码范围: 774-779
• 页数: 6页
• 分类号: N949
• 语种: 中文
• DOI: 10.12178/1001-0548.2018236

摘要

该文提出了一种考虑投入和产出的科学家绩效算法.考虑到科学家的沟通、时间等投入成本,该算法以科学论文中目标科学家的合作作者数和机构数作为输入变量,以合作发表的文章及其被引数作为输出变量.基于输入和输出数据,建立科学家投入产出绩效评价模型.在实证数据上的实验结果显示,相对于发表文章数、总引用量、I10指数和H指数等指标,该方法可以更准确地识别出获诺贝尔奖的科学家,算法的AUC值为0.7957,比总引用量指标的准确度提高了8.77％.此外还发现大部分科学家获奖前的投入产出绩效高于获奖后科学家的投入产出绩效.该工作对科学地评价科学家的绩效具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建国		63	401	7.0	19.0
2	郭强		55	568	8.0	23.0
3	陈清文		2	0	0.0	0.0