基于 Web of Science 与 Microsoft Academic 数据的领域归一化分数一致性:以计算机科学为例
数字图书馆
2018-08-21 v2
摘要
为评估 Microsoft Academic 作为评价性文献计量学有用数据源的价值,关键在于了解来自 Microsoft Academic 的引文计数是否可用于常见的归一化流程,以及归一化分数是否与基于成熟数据库计算出的分数一致。为此,我们基于 Microsoft Academic 与 Web of Science 计算某计算机科学研究所出版物的领域归一化引文分数,并估计这些分数的统计一致性。我们的结果表明,可利用 Microsoft Academic 计算领域归一化引文分数,且这些分数与来自 Web of Science 的相应分数具有良好的一致性。
引用
@article{arxiv.1802.10141,
title = {The concordance of field-normalized scores based on Web of Science and Microsoft Academic data: A case study in computer sciences},
author = {Thomas Scheidsteger and Robin Haunschild and Sven Hug and Lutz Bornmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10141},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 2 figures, 1 table