通讯作者: 张俊敏, zhangjm@ccmu.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202404.00030

Research on Correlation of Evaluation Indexes of Multi-source Data for Highly Cited Papers from Medical Universities

• 摘要：目的/意义 了解医学院校高被引论文在不同数据库中多源评价指标相关性,为文献资源的发现、利用、评估提供参考。方法/过程 以2013—2023年首都医科大学高被引论文为研究对象,探索其在H1 Connect、Dimensions、ESI、Web of Science、InCites、SciVal数据库中的38个评价指标,从代表性指标,专利、政策引用指标,浏览使用指标,相对指标,期刊指标,被引频次,Altmetric指标分别进行相关性分析。结果/结论 发现各组相似指标具有相对较高相关性,个别指标如加权星级和微博提及数指标与大多数不同平台指标没有显著相关性。

  关键词： 高被引论文; 论文评价指标; 相关性分析; 多源数据

   

  Abstract: Purpose/Significance Understand the correlation of multi-source evaluation indicators for highly cited papers in medical Universities in different databases, providing reference for the discovery, utilization, and evaluation of literature resources. Method/Process This paper takes the highly cited papers of Capital Medical University from 2013 to 2023 as the research object, and explores 38 evaluation indexes in H1 Connect, Dimensions, ESI, Web of Science, InCites and SciVal, and makes correlation analysis from representative indicators, patent and policy citation indicators, browse and use indicators, relative indicators, journal indicators, cited frequency and Altmetric indicators. Ｒesult/Conclusion It is found that the similar indicators in each group have a high correlation, individual indicators such as peer-reviewed weighted sum of stars and weibo mentions have no significant correlation with most different platform indicators.

  Key words: highly cited papers; paper evaluation index; correlation analysis; multisource data

  提交时间：2024-04-26

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