工業計量論文范例

本文作者：張娣 單位：江南大學圖書館

2001—2011年上述信息機構論文產出情況比較

利用InCites平臺，選取年代為近11（2001—2011）年，共獲得中國大陸發表信息科學和圖書館學598篇論文，其中2011年達到峰值，論文數量為139篇.2001—2011年的信息機構發文量跟傅文奇基于SSCI的2000—2010年我國大陸信息科學和圖書館學論文的計量分析的機構統計[1]有些許差異，他選取的年代是2000—2010年，本文為2001—2011年，排名有了變化，依次為中國科學院、武漢大學、清華大學、北京大學、復旦大學、浙江大學、上海交通大學、哈爾濱工業大學、南京大學。（值得一提的是，表1和下文中的表6、表7中的數據是直接來自于InCites平臺的，選取國家為中國大陸，但清華大學的數據有誤，傅文奇[1]中的清華的數據2000—2010年30篇也可能有誤，沒有剔除臺灣“國立”清華大學，InCites平臺也有可能將“國立”清華大學數據處理為中國大陸的清華大學。）從表1亦可看出國內信息科學和圖書館學發表的被SSCI收錄的論文與全球相比，國際化的傾向還不夠，學術競爭力還有待提高。

2001—2011年上述信息機構每年論文產出增長情況比較

利用InCites平臺，選取年代為2001—2011年（檢索日期2012-09-05），獲得各信息機構每年論文產出增長情況。整體趨勢是一致的，都呈穩步攀升，2001—2005年除了中科院和清華大學及北京大學以外，國內信息機構的發文量都很少，2006年后各信息機構發文量都有不同程度的增加，2008年開始都有較大的突破。中科院在2010年也有了一個劇增；清華大學最近3年未有文章被SSCI收錄；中科院、武漢大學和北京大學則保持一個較好的上漲趨勢。顯然，在信息科學和圖書館學領域中中科院、武漢大學、北京大學屬于第一方陣，復旦大學、浙江大學屬于第二方陣，清華大學等其他幾個單位屬于第三方陣。

上述機構2001—2011年發表的期刊及期刊影響因子比較

表2數據直接來源于WebofScience平臺SSCI數據庫，年代為2001-2011，地址為各個學校，通過學科類別為信息科學和圖書館學（InformationScience&LibrarySci-ence）學科精煉獲得的數據。發表期刊總和因為SSCI是出版年和InCites是入庫年導致檢索數據有些許差異?？傮w來說，上述九個信息機構共發表在35種雜志上，目前SSCI收錄信息科學和圖書館學期刊87種，國內信息機構對超過一半數量的刊物還缺少關注。各信息機構的期刊種類和平均影響因子見表3。其中發表刊物影響因子最高的刊物為武漢大學學者一篇，刊物MISQUARTERLY，影響因子5.041，在信息科學和圖書館學學科排名第一；其次為北京大學學者一篇，刊物INFOR-MATIONSYSTEMSRESEARCH，影響因子為3.358，在信息科學和圖書館學學科排名第二。由此說明國內學者在某些研究領域已達到國際最高水平，但還需要學者持續努力，有更多的學術成果能在國際行業一流刊物上進行學術交流。每個機構的的期刊平均影響因子是由每種刊物的影響因子乘以篇數的總和，再除以發表總篇數得來的。從的期刊平均影響因子來看，上述機構的排名依次為：哈爾濱工業大學，中國科學院，復旦大學，清華大學，浙江大學，南京大學，北京大學，武漢大學，上海交通大學。但哈爾濱工業大學的期刊種類比較少，武漢大學、中國科學院的種類比較豐富?？偟膩砜?，國內學者發文的刊物相對比較集中，由此說明國內學者比較偏愛這類刊物，如SCIENTOMETRICS（科學計量學）、INTERNA-TIONALJOURNALOFGEOGRAPHICALINFORMA-TIONSCIENCE（國際地理信息科學雜志）、JOURNALOFTHEAMERICANSOCIETYFORINFORMATIONSCI-ENCEANDTECHNOLOGY（美國信息科學與技術學會雜志）、INFORMATIONPROCESSINGMANAGEMENT（信息處理與管理）等。中科院學者最多的刊物為IN-TERNATIONALJOURNALOFGEOGRAPHICALINFOR-MATIONSCIENCE（國際地理信息科學雜志），發文22篇，占其發文總數的40.74%。武漢大學發文最多的刊物為SCI-ENTOMETRICS（科學計量學）11篇和INTERNATIONALJOURNALOFGEOGRAPHICALINFORMATIONSCI-ENCE（國際地理信息科學雜志）10篇，北京大學最多的刊物為INTERNATIONALJOURNALOFGEO-GRAPHICALINFORMATIONSCIENCE（國際地理信息科學雜志），發文10篇，占其發文總數的27.02%，清華大學發文量最多的刊物也是SCIENTOMETRICS（科學計量學），共8篇，占其發文總數的25%。

摘要：以中國知網中2003～2019年間的核心期刊《中國園林》文獻記錄為研究對象，運用文獻計量分析方法，利用Citespace軟件文獻計量可視化分析《中國園林》核心期刊的研究熱點。研究表明，《中國園林》期刊的研究熱點從最初的“空間”“生態”“景觀”等向“鄉村”“工業廢棄地”“綠色空間”“生態智慧”等主題展開，并賦予了園林更多的人文和科技，通過與地理信息系統（GIS）的交匯融合，借助“地理設計”這一概念能夠更好地形成景觀格局。

關鍵詞：中國園林；熱點；Citespace；可視化

中國園林跨越了幾千年發展歷程，承載著人類通過風水、風土和風情對園林的思索和實踐、依賴與信仰。從古代詩人的“詩意棲居”到現代社會的“花園城市”，園林已成為人們的信仰追求和精神的寄托。劉濱誼在《學科質性分析與發展體系建構———新時期風景園林學科建設與教育發展思考》一文中提到守住自然是風景園林學科的“底線”；為生態文明預測愿景、提出夢想、確定目標是風景園林學科的“擔當”；協調多學科專業，保護人居環境是風景園林學科的“角色”[1]。隨著文明的發展和時代的變遷，園林城市得到越來越多關注，而其相關學科（園林生態學等）也日益受到重視[2]。文獻計量學是利用數學和統計學方法定量分析科技文獻外部表征，進而揭示學術研究活動特征，已廣泛地應用于多學科領域的發展現狀和規律探索中[3~4]。隨著園林相關研究主題的深化和內容的豐富，學者們對研究領域易依賴自身經驗，產生認知偏差，不能客觀公正地深入剖析相關主題和內容。針對此問題，文獻計量分析方法能夠較好地通過文本數據方式，用可視化圖譜展現研究領域的演變趨勢和發展進程。顧至欣等采用Citespace可視化分析國內關于蘇州古典園林為主題的1154篇文獻，發現其主要研究領域是遺產保護與管理、園林史與園林比較、園林文化與特色、園林意境與審美等，其研究趨勢的關鍵詞是“融合”“溯源”和“深化”[5]。王艷婷等也采用該方法可視化分析西蜀園林的研究狀況，結果發現園林歷史與發展、園林美學與意境、園林文化與特性、造園要素與景觀和旅游開發是其主要研究主題，“追根”“交融”和“升華”是研究趨勢的根本[6]。研究借助Citespace軟件分析核心期刊《中國園林》2003～2019年間的文獻記錄，為學者梳理研究概況、分析不同時期的研究熱點。

1數據來源與分析方法

《中國園林》作為在國內外發行的由中國風景園林學會主辦的綜合性、理論性核心期刊，緊密結合行業特點和學科前沿，主要刊登風景園林及相關交叉學科的基礎和應用研究論文等內容。研究使用的數據來源于中國CNKI期刊全文數據庫，檢索文獻來源《中國園林》的相關期刊論文，數據采集時間為2003～2019年，并清理無關數據如“刊首語”等導出“Refworks”文獻格式，除重（RemoveDuplicates）導入的數據得到4719條文獻記錄。利用Citespace文獻計量分析軟件繪制知識圖譜，分析《中國園林》核心期刊的研究熱點及趨勢。

2結果分析

2.1期刊引文分析。期刊引文是文獻的重要組成，分析期刊的引文有助于研究主題發展脈絡的梳理，對文獻受關注程度和價值的體現則可從引文頻次看出。研究結果表明，引用頻次最高的為多義景觀規劃設計研究中心林箐和北京林業大學王向榮合作在2005年發表的“地域特征與景觀形式”一文，被引頻次達到896次。該文從地域特征與歷史園林、地域特征與現代風景園林和突出地域特征的設計實踐3個方面，闡述了地域特征對園林風格的形成和規劃設計有重要影響。并提出了不僅可以將天然山水風景作為參考對象，還可以將更廣闊的自然（田園和國土）作為對象形成設計語言[7]。同濟大學王云才的“論中國鄉村景觀及鄉村景觀規劃”被引頻次為781次，系統探討了鄉村景觀、鄉村景觀規劃的概念并進一步探討了中國鄉村景觀意象、景觀功能區、人類聚居環境等鄉村景觀規劃核心[8]。該文獻的高被引次數也印證了我國鄉村振興這一戰略的發展。隨著后工業時代的來臨，傳統制造業在城市中遺留的具有較大環境和社會問題的工業廢棄地也被提上議程，針對這一棘手難題，王向榮等通過“生態”“藝術”和“后現代”的景觀設計思想提出整體保留、部分保留和構件保留3種方式設計廢棄工業建筑、構筑物和工業設施[9]。

0引言

科技期刊的學術影響力是指在某一段時間內，期刊對其所處科研領域內科研活動影響的廣度和深度。目前，通常通過衡量期刊的學術影響力來評價科技期刊。評價科技期刊的計量指標主要有:總被引頻次、影響因子、即年指標、基金論文比、被引半衰期、引用期刊數、擴散因子、他引率、Web即年下載率和總下載量等。我國目前期刊評價機構多、所采用的評價指標多、綜合加權方法各不相同，但核心指標大多數還都包含了總被引頻次以及影響因子。它們都從文獻實際的利用角度，體現科技人員在學術交流中重視科技期刊的程度?？偙灰l次以及影響因子所反映的問題各有側重:總被引頻次主要反映了科技期刊的歷史情況，反映影響程度的“絕對指標”，該數值越大，說明該刊被有關專家和研究人員關注得越多，影響力越大;而影響因子是一個“相對指標”，它主要反映了科技期刊近期的狀況，在一定程度上消除了因期刊刊齡、出版周期等因素引起的引文次數上的偏差。近年來，這些指標的缺點也逐漸顯現，這些指標的評價角度、計量方法不盡相同，無法全面反映期刊的影響力。2013年，中國科學文獻計量評價研究中心提出了一種綜合評價學術期刊影響力的方法，學術期刊影響力指數(CI)。該指數反映的是一組期刊中各刊影響力大小的綜合指標，它將最具代表性的總被引頻次和影響因子進行組內線性歸一后向量平權計算得出的數值，用于對組內的期刊進行排序。兼顧了期刊質量、歷史、規模等因素，能更客觀地反映期刊的學術影響力。本文將根據中國科學技術信息研究所的《中國科技期刊引證報告(核心板)》自然科學卷，以及中國科學技術文獻評價研究中心的《中國學術期刊影響因子年報》(自然科學與工程技術)中列出的數據為基礎，以水路運輸類和船舶工業類中的船舶設計科技期刊為研究對象，對其2012～2016年的總被引頻次、影響因子及CI指數進行統計及相關性分析，探究船舶類期刊的發展情況。在中國知網收錄的數據庫中，船舶工業類科技期刊有33種，為了準確分析船舶設計類科技期刊的發展情況，以該類期刊中的核心期刊(中文核心、中國科技核心)為重點分析對象，一共有6種期刊，分別為《中國造船》、《船舶力學》、《中國艦船研究》、《船舶工程》、《船海工程》以及《艦船科學技術》。

1核心總被引頻次統計分析

列出了船舶設計類核心科技期刊近5年核心總被引頻次的相關數據，其中《船海工程》2012年未進入核心期刊，因此該刊數據從2013年開始統計。從表1中可以看出，6本刊物的總被引頻次呈逐年上升的趨勢。其中，5年被引次數總和最多的3份期刊中，1份刊物總載文量最多(《艦船科學技術》)、2份期刊被EI收錄(《船舶力學》和《中國造船》)。此外，《艦船科學技術》與《中國造船》均刊齡較長(分別為56年和70年)，知名度高，從而總被引頻次較高。《船舶力學》由于其較好的專業方向及辦刊方法，被EI收錄，盡管刊齡僅21年，但核心總被引頻次也快速達到了較高的水平。由于總被引頻次是期刊自創刊以來所登載的全部論文在統計當年被引用的總次數，因此該指標與期刊論文總載文量正相關，即與刊齡、出版周期及年均文獻量關系密切。同時，也說明作者進行論文寫作和引用時，偏好引用質量較好的以及辦刊時間長、知名度較高的期刊論文。為了進一步研究期刊發展趨勢，引入總被引頻次年均增長率的概念。研究各刊在2012～2016年這5年總被引頻次的年均增長次數，計算出期刊總被引頻次的年均增長率，并按降序排列(表1)?？梢钥闯?，各核心期刊的年均增長率均在9%以上，說明各刊近5年的學術論文越來越多地被引用和借鑒，發展勢頭良好。其中，《船舶力學》和《中國艦船研究》分別以31%和18%的增長率位列前2，期刊發展勢頭迅猛。

2核心影響因子統計分析

核心影響因子計算的是期刊前2年的篇均被引用的次數，用于測量期刊學術影響力。列出了各刊近5年核心影響因子的相關數據，并根據該數據繪制出各刊的走勢圖(圖1)。從走勢圖中可以看出，2本EI收錄的期刊穩坐影響因子前2名，但是5年來的趨勢波動也較為明顯，名次排序較為膠著。《中國艦船研究》排名穩定在第3名，核心影響因子在0．3上下浮動。為了進一步分析期刊影響因子的波動情況，引入了核心影響因子標準差(表2最后一列)。標準差是分析一組數據平均值分散程度的統計學工具，標準差越大，數值越分散，標準差越小，數值越接均值、越穩定。通過各刊核心影響因子標準差可以看出，總體來看，各刊物的核心影響因子雖有一定的波動，但邊界值較為穩定，說明各刊的發展較為平穩，未出現異常波動的情況。

3CI指數統計分析

摘要:文章以WebofScience數據庫為基礎，以2015—2021年大數據領域高被引論文為樣本，運用知識圖譜軟件VOSview-er對樣本中的關鍵詞頻次進行統計，對關鍵詞數據進行手動預處理后生成科學知識圖譜，然后從研究熱點、研究前沿以及演進路徑對大數據技術進行量化和聚類分析。結果表明，大數據技術前沿有三個研究方向，分別是大數據開發與挖掘技術、大數據分析與管理技術、大數據運維與云計算技術。數字化、智能化、網絡化是大數據技術的未來發展方向，大數據運維與云計算是大數據技術的研究前沿，數據安全是大數據技術的未來研究熱點。隨著人們對大數據技術研究的不斷深入，大數據理論體系和大數據治理體系會更加完善和成熟，人類將進入信息技術引領下的萬物互聯新時代。

關鍵詞:大數據技術;VOSviewer;熱點研究;高被引論文;數據安全

引言

大數據這一科技術語并不是近幾年才出現的。2008年9月，Nature雜志推出Bigdata:ThenextGoogle?？?，討論大數據技術用于處理未來可能會遇到的問題，其中便首次使用了“大數據”的說法［1］。而首次提出大數據的定義是在2011年，麥肯錫全球研究院(MGI)在其發布的《大數據:創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》(Bigdata，Thenextfrontierforinnovation，competition，andpro-ductivity)研究報告中清晰表述:大數據是指其大小超出了常規數據庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集［2］。隨著信息和通信技術的發展，大數據不再只是一個概念，而是逐漸融入人們生產和生活的方方面面，社會呈現出萬物互聯的趨勢。大數據技術的繁榮與各個國家的政策和經濟投入密切相關。2020年3月，數據首次被納入生產要素范圍，成為繼土地、勞動力、資本和技術之外的第五大生產要素［3］。數字技術發展到今天，計算機算法越來越復雜、穩定和科學，數據的產生、傳輸和處理的方式也發生了翻天覆地的變化，深刻地影響著人們的生活方式。大數據的基礎技術是基于云計算對數據進行存儲、管理、挖掘和分析，核心技術包括數據采集、機器學習、數據預處理、數據庫等。大數據技術意味著數字化進程的新階段，驅動人類社會發展，推動社會生產格局的調整。《2021年IDC全球大數據支出指南V1》(IDCWorldwideBigDataandAna-lyticsSpendingGuide，2021V1)［4］中，對全球大數據市場的未來發展做出推斷，稱到2025年IT投資規模將得到巨幅增長，數額將超過3500億美元，其復合增長率(CAGR)也將達到12．8%左右。IDC中國新興科技研究組分析師王麗萌認為，隨著互聯網經濟的升級和加速發展，政府、企業等終端用戶正在廣泛開展數字化轉型，完善數據全生命周期管理，運用大數據分析和解決方案提升管理決策水平、改善內外部用戶體驗、支持創新應用，中國大數據市場支出將在五年內穩定增長。政府、企業對大數據技術投之以更多的關注。信息和數據規模增長，人們的思維方式也受到大數據技術的影響發生改變，學界也涌現出大量大數據領域的相關研究。隨著國內外研究深度和廣度的不斷延伸，形成了復雜的研究網絡，這些龐雜的文獻數據信息亟需梳理和總結。知識圖譜法和文獻計量分析方法中的共詞共現法是分析學術領域研究態勢的基本方法，科技術語和高被引論文可以在一定程度上代表學科領域的研究內容，顯示出該學科領域的學者對某一方向的重視程度和研究傾向。因此，本文以VOSviewer可視化軟件為工具，以WebofScience核心合集檢索到的大數據領域的高被引論文為數據源，構建關于大數據領域的科技術語知識圖譜，然后對該領域的前沿和熱點進行挖掘、分析和解讀。

1數據準備

1．1數據收集

研究數據來源于2015—2021年WebofSci-ence核心合集中大數據領域的文獻，通過主題字段檢索，檢索標題、摘要、作者關鍵詞和KeywordsPlus，以“bigdatatechnology”作為主題詞，截止到2022年4月9日，共檢索出8944篇文獻，為了使數據分析的結果更有意義，對這些文獻進行清洗，過濾掉信函、會議摘要、綜述論文、被撤回論文等無效文獻，最終以7169篇文獻為樣本。然后根據被引頻次從高到低進行排序，選取出前1000篇高被引論文。最后將這些文獻數據信息以純文本文件的格式導出，作為本文的數據源。

［摘要］該文以中國知網（CNKI）收錄的154篇文獻資料為研究對象，運用文獻計量學方法分析高職藝術設計專業實踐教學研究領域的研究進展。首先，采用可視化軟件CiteSpace作為定量研究工具并繪制知識圖譜，輔以定性分析，分別從載文量、關鍵詞、文獻時間分布特征、作者、機構、期刊、高被引文獻等方面對研究態勢進行具體分析。其次，基于上述分析，歸納出當前研究存在的問題并提出研究建議：（1）缺乏主體合作；（2）缺少跨界研究主題；（3）研究的系統性和持續性不足。最終得出研究結論：高職藝術設計專業實踐教學研究尚處于初步探索階段。

［關鍵詞］藝術設計；實踐教學；高職；可視化分析

一方面，實踐教學是高等職業教育的重要組成部分，是實現高等職業教育內涵發展的主體內容[1]。另一方面，藝術設計專業具備顯著的實踐性特征。因此，對藝術設計專業而言，實踐教學能否有效實施至關重要，直接關系到人才培養質量。但教育實踐需要科學的理論指導，只有厘清現有理論成果，對理論研究進程予以回溯與總結，才有可能找到兼具高職特色、適應藝術設計專業特點的實踐教學規律，在教育實踐中切實提升實踐教學質量。本文采用文獻計量學方法，對高職院校藝術設計專業實踐教學改革的研究現狀和趨勢進行分析和梳理。

一、數據來源以及研究方法

（一）數據來源。文獻數據來源于CNKI數據庫，包含期刊、國際會議、國內會議、博士、碩士等五個子數據庫。檢索式設為：TI='高職'*（'設計類'＋'藝術設計'＋'藝術類'＋'室內設計'＋'工業設計'＋'產品設計'＋'環境藝術設計'＋'數字媒體'＋'平面設計'＋'產品造型設計'）*'實踐教學'，發表時間設定為2000—2020年，手動逐頁刪除不符合要求的文獻，共檢索得到154篇有效文獻。

（二）研究工具。本文采用可視化軟件CiteSpace繪制知識圖譜。知識圖譜是一種顯示科學知識發展進程與結構關系的圖形，是一種有效的知識管理工具[2]。CiteSpace是當前較為流行的知識圖譜繪制工具之一，在文獻計量、探測學科發展前沿、發現研究熱點等方面具有非常廣泛的應用[3]。在高職藝術設計專業研究領域中，該軟件的應用還較為少見。

二、研究態勢可視化分析

摘要：

文章選取了土木工程學科的17種中文核心期刊為樣本刊，運用現代文獻計量研究的方法和《中國學術期刊影響因子年報》公布的相關數據，選取了樣本期刊的復合影響因子、綜合影響因子、平均引文數、web即年下載率等數據進行了解讀，發現基于文獻引證分析的計量評價方法與傳統的期刊品牌和影響力的同行評價并無矛盾，用好這些數據將對提高學術期刊的國際影響力大有幫助。

關鍵詞：

土木工程學科；核心期刊；品牌和影響力；影響因子；平均引文數；web即年下載率

1引言

學術期刊作為學術發展和交流的工具，既積累了科學知識又培養了學術人才。在當今大數據和自媒體時代，雖然學術成果、發表的渠道日趨廣泛，傳播變得相對容易，但作為學術論文定向的媒介，學術期刊的作用依然是巨大的。隨著學術資源的不斷整合，學術界已經形成了較為穩固的成果群體。具有品牌和影響力的核心學術期刊，即便是以市場規律去運作依然具有很強的競爭優勢?？疾炷壳拔覈哂休^強影響力的期刊評價系統，以《中國核心期刊要目總覽》（以下簡稱《要目總覽》）影響最為深遠。自其1992年首次研究報告以來，在我國學術界已得到廣泛認可，并在高等院校和科研機構中成為評價研究成果的重要手段?！兑靠傆[》2011年版在“TU建筑科學”類共收錄了263種源期刊，并遴選出33種核心期刊，核心期刊的占比為12.5%，低于《要目總覽》的核心期刊平均選出率[1]。核心期刊不論是論文質量還是出版的及時性、規范性都得到了社會特別是學術界的承認和重視，也是絕大多數優秀論文在國內的首發平臺。系統梳理、了解、評價土木工程類的核心期刊，可以讓學界特別是作為個體的讀者、作者能較為宏觀、全面地了解本專業的高端期刊，更加便于選擇性閱讀和投稿。由北京大學圖書館和北京地區高等院校圖書館期刊工作研究會共同發起研究和編輯的《要目總覽》已歷時二十余年，在受到充分肯定和高度重視的同時，還在全國的高等院校和科研機構中變相演化成為對論文質量評價的一個手段。由于《要目總覽》只公布評價方法和評價結果，并沒有公布具體評價數據和過程，故不能對每一種期刊進行定量分析和研究，而由中國科學技術文獻評價研究中心和清華大學圖書館共同研制，由中國學術期刊（光盤版）電子雜志社有限公司于2014年12月出版的《中國學術期刊影響因子年報》（以下簡稱《年報》）則公布了包括自然科學、人文社會科學等多學科近6000種期刊數據，可以對學術期刊進行定量研究。值得注意的是，《要目總覽》與《年報》都是建立在CNKI原始數據基礎上的成果，二者在數據源和統計覆蓋范圍上高度重合，不同的是《要目總覽》在原始數據上增加了同行評價的矯正和二者在統計口徑和具體的學科范疇劃分上有所差異，因此可以借用《年報》的相關數據對土木工程學科的核心期刊進行定量研究。在現代文獻計量研究中，學術期刊的質量與影響力可以通過恰當的指標進行呈現和分析。在當前普遍采用的文獻指標之中，影響因子及由其拓展開來的相關指標能夠在較大程度上反映該期刊在學術研究中所起到的作用和占有的相對地位，影響因子越高表明其所刊載的論文對學術研究所起到的借鑒價值和參考作用越大，反之則表明價值越低或關注的領域過于薄弱；除此之外學術期刊的平均引文數等指標則表明在既有的學術規范框架內論文對既有成果的借鑒程度，平均引文數越高表明學科體系愈發成熟和嚴謹，而事實也證明學術論文的整體質量與論文的嚴謹度、引文質量之間往往存在正相關關系；同時，在互聯網時代，學術期刊的影響力還體現在受關注程度方面，隨著大型學術成果數據庫的普遍使用，使對學術期刊影響力的評判有了更為直觀的方式，《年報》中統計了不同期刊的下載量與web下載率，能夠對土木工程學科學術期刊的整體影響力進行一定程度的闡釋?；贑NKI的基礎文獻源、借用《年報》公布的期刊數據，筆者運用國際通用的學術文獻引文定量評價方法，對《要目總覽》中已經篩選出的土木工程學科核心期刊進行比較分析，期望對該領域內期刊的學術影響力進行解讀。

2土木工程學科核心期刊樣本群

摘要:對于擁有豐富文獻資源及專業能力的雙一流大學圖書館在大數據時代應該成為學科發展等方面的重要第三方評價機構。本文主要論述研究型大學圖書館第三方評價機構工作內容。

關鍵詞:雙一流大學圖書館;第三方評價;科研評價

雙一流大學圖書館構建科學合理的戰略情報服務體系，為圖書館知識轉移績效評價研究體系，充分利用現有知識創造更多的新知識，以獲得持久的競爭優勢，成為第三方評價機構，這些對于雙一流大學圖書館來說，都具有重要的現實意義。我國目前存在的第三方評價機構主要有信息咨詢公司、“大學評價中心”、商業數據庫評價中心以及零點研究咨詢集團等等，他們的運作方式主要偏向于商業模式，而雙一流大學圖書館成為第三方評價機構對于我國學科發展評價、大數據時代戰略情報的分析與服務等方面具有重要意義。

一、雙一流大學圖書館進行第三方評價工作的必要性

目前，我國有不少圖書館進行轉型，在保留圖書館最基本的工作職能的基礎上，進一步順應時展的潮流，開展了一系列情報戰略研究服務，我國有以清華大學、北京大學、北京理工大學、蘭州大學、同濟大學、華中科技大學等為首的雙一流大學圖書館紛紛開展了學科、學者、專利方面的第三方評價活動。因此，雙一流大學圖書館為戰略研究發展進行學科發展、科研績效進行第三方評估，具有獨特的優勢，主要體現在獨立性、客觀公正性、專業性、資源豐富性及具有一支高水平的科學數據學科館員隊伍等方面。

二、第三方評價工具

大數據時代，雙一流高校圖書館能進行第三方評價主要在于雙一流高校圖書館具有豐富的文獻資源、各種資源評估分析工具。進行第三方評價的工具主要有:WebofScienceCoreCol-lection、JournalCitationReports(JCR)與中科院JCR大類分區表、EssentialScienceIndicatorsSM(基本科學指標)、InCites、Scopus與SCIVAL、EV平臺、ThomsonDataAnalyzer分析工具、SPSS統計分析軟件以及各種專利分析工具，比如科睿唯安的ThomsonInnovation、德溫特專利創新索引、Dialog檢索系統的Innography以挖掘核心專利、進行專利質量評估為標準的知識產權工具，國內的智慧芽、Incopat、Patview及SOOPAT等專利分析平臺。這些分析工具是雙一流大學圖書館進行第三方評價最有力的保障。

1數據來源和分析方法

1.1數據來源

為了盡可能全面地覆蓋資源科學的研究內容，選擇對國內文獻收錄數量比較全且能全面揭示文獻間引證關系的CNKI引文數據庫作為數據來源，利用文獻計量學方法分別從論文機構分布、期刊分布、學科分布、基金資助等多個方面進行研究統計，并對高頻關鍵詞排列出名次，研究各高頻關鍵詞之間的內在關系，得出近年來我國資源科學的研究態勢。

1.2數據年限

對一個學科的研究進展評述需要一定的時間維度來展示，根據資源科學的學科特點，將數據的年限范圍設置在2010—2014年的近5a時間內。

1.3數據篩選

通過對專家的訪談，獲得了專家推薦的資源科學典型期刊26種（表1），同時結合中國期刊網《中國學術期刊影響因子年報（自然科學與工程技術）》（2014年）以及中國科學技術信息研究所的《中國科技期刊引證報告（核心版）》（2014年）中的影響因子情況，對這26種典型期刊內容進行對比分析，以此了解資源科學的學科進展等信息。在CNKI引文數據庫中對選擇的資源科學類26種典型期刊按指定年限2010—2014年進行檢索，檢出了具有引用文獻的數據16294條。這些文獻的總被引頻次為107057次，總他引次數為99275次，篇均被引頻次為6.57次，篇均他引頻次為6.09次。因此，選擇被引頻次≥6的文獻作為研究對象，共檢到數據5751條，以此作為本研究的數據基礎。