探索数据集选择对国际科研合作测度的影响：以ACM数字图书馆与微软学术图谱为例
数字图书馆
2019-05-31 v1 社会与信息网络
摘要
国际科研合作（IRC）测度十分重要，因为各国能够且希望从国际协作中获益，但在不同数据集上执行相同测度程序会导致不同结果。本研究旨在探索数据集选择对IRC测度的影响。
引用
@article{arxiv.1905.12834,
title = {Exploring the Effects of Data Set Choice on Measuring International Research Collaboration: an Example Using the ACM Digital Library and Microsoft Academic Graph},
author = {Ba Xuan Nguyen and Markus Luczak-Roesch and Jesse David Dinneen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.12834},
year = {2019}
}
备注
This paper was accepted for publication at the 17th INTERNATIONAL CONFERENCE ON SCIENTOMETRICS & INFORMETRICS (ISSI 2019)