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基于REF的科学评价方法研究

作 者: 邓荔萍
导 师: 宋丽萍
学 校: 天津师范大学
专 业: 图书馆学
关键词: 科学评价 REF 同行评议 文献计量
分类号: G301
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 127次
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内容摘要


随着科学事业的不断发展,各国政府和社会各界越来越重视科学评价工作。科学评价与科学发展是相互促进的,科学评价促进科学发展,科学发展又进一步为科学评价提出新的挑战。然而,目前的科学评价中,无论是同行评议还是引文分析都存在自身的局限性。此外,由于不同学科具有不同的特点,任何单一的评价方法不可能得到全面有效的评估结果。本文从理论和实证两个方面对科学评价进行了深入分析。在理论研究上,本文首先对同行评审制度的形成、文献计量学的崛起、引文分析的问世进行阐述,并对同行评议方法与文献计量指标的优缺点进行比较分析,总结分析了定性评价方法与定量评价方法的结合将是重要的科学评价方法。其次,本文针对定性与定量评价方法相结合的特点,结合REF新型的科研评价理念,对REF产生背景、评估单元及专家小组、三种文献计量模式、评价框架的主要因素进行了研究,并对其在科学评价体系中的作用进行了反思。最后,本文分析了自然科学与人文社会科学研究成果的特点,并对定性与定量评价方法的相关性作了重点研究,构建了自然科学、人文科学评价框架。在实证分析方面,笔者综合运用了文献计量法、归纳演绎法、文献调查法等研究方法。本文主要从F1000、Web of Science以及Scopus数据库采集722篇生态学文献与703篇心理学文献。通过F1000数据库获得每篇文献的F1000因子;通过Scopus数据库获得每篇文献的被引次数;通过Web of Science数据库检索出主要文献计量指标。本研究采用SPSS16.0分别对生态学、心理学文献的F1000因子与被引频次,F1000因子与期刊评价指标以及主要指标进行相关性分析,验证同行评议与引文分析之间的相关性。F1000因子与被引频次的结果表明,从统计学的视角,F1000因子与被引频次呈正相关性,即专家打分与被引频次变动方向相同。但也存在这样的事实:专家打分高的论文,被引频次低;而专家打分低的论文,被引频次却高。F1000因子与期刊评价指标的相关性分析结果表明,在特征因子、SNIP等主要指标中,SJR、IF与专家评议值相关度最大。上述结果为同行评议提供了强有力的依据。文章结论指出:单独依靠同行评议或文献计量都会使科学评价结果有失偏颇。文献计量指标是对同行评议结果的补充,但不能完全取代同行评议。因此,引文分析方法与同行评议方法的结合是未来科学评价必然趋向。通过研究本文认为,在目前的科学评价活动中,根据不同学科的特点,构建与其相应的评价框架是有必要的。本文以REF科学评价理念为视角构建的自然科学、人文社会科学评价框架为今后构建科学评价体系框架的相关研究提供了参考。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
图目录  10-11
1 绪论  11-20
  1.1 研究背景  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-16
    1.2.1 国外研究现状  12-15
    1.2.2 国内研究现状  15-16
  1.3 研究意义  16-17
    1.3.1 理论意义  16-17
    1.3.2 实践意义  17
  1.4 研究内容及基本框架  17-18
  1.5 研究方法及创新点  18-20
    1.5.1 研究方法  18-19
    1.5.2 研究的创新点  19-20
2 科学评价现状  20-31
  2.1 科学评价的兴起  20
  2.2 科学评价的发展  20-24
    2.2.1 同行评审制度的形成  20-21
    2.2.2 文献计量学的崛起  21-23
    2.2.3 引文索引的问世  23-24
  2.3 科学评价中主要方法及指标  24-31
    2.3.1 定性评价方法——同行评议  24-26
    2.3.2 定量评价方法及指标例举  26-31
3 REF及其科学评价体系的思考  31-36
  3.1 REF概述  31-33
    3.1.1 REF产生的背景  31
    3.1.2 REF评估单元和专家小组  31-32
    3.1.3 REF三种文献计量模式  32
    3.1.4 REF评价框架的主要因素  32-33
  3.2 对REF的反思  33-35
    3.2.1 对信息管理系统的影响  33-34
    3.2.2 对年轻研究人员的冲击  34
    3.2.3 对不同学科评价的局限性  34
    3.2.4 文献计量法在科学评价中的应用  34-35
  3.3 小结  35-36
4 科学评价体系中同行评议与文献计量的实证分析  36-54
  4.1 数据来源及处理方法  36-38
  4.2 生态学数据的相关性分析  38-42
    4.2.1 正态分布检验  39
    4.2.2 F1000因子与被引频次相关性分析  39
    4.2.3 F1000因子与期刊评价指标相关性分析  39-42
  4.3 心理学数据的相关性分析  42-46
    4.3.1 正态分布检验  43
    4.3.2 F1000因子与被引频次相关性分析  43-44
    4.3.3 F1000因子与期刊评价指标相关性分析  44-46
  4.4 结果与讨论  46-52
    4.4.1 F1000与被引频次的结果分析  46-51
    4.4.2 F1000因子与期刊评价指标的结果分析  51-52
  4.5 结论  52-54
5 基于REF的科学评价框架构建  54-65
  5.1 科学评价框架构建思路  54-58
    5.1.1 人文社会科学研究成果的特点  54-55
    5.1.2 自然科学研究成果的特点  55
    5.1.3 构建原则  55
    5.1.4 科学评价框架构建分析  55-58
  5.2 自然、人文社会科学评价框架构建  58-63
    5.2.1 学术质量  59-61
    5.2.2 学术影响力  61-63
  5.3 科学评价的未来发展趋势  63-65
    5.3.1 评价主体的多元化  63
    5.3.2 指标之间的优化组合  63-64
    5.3.3 评价需求多样化  64
    5.3.4 科学评价国际化  64-65
6 结论与展望  65-67
  6.1 研究总结  65
  6.2 研究不足  65-66
  6.3 展望  66-67
参考文献  67-70
发表论文及参加科研情况说明  70-71
致谢  71-72
附录  72-79

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中图分类: > 文化、科学、教育、体育 > 科学、科学研究 > 科学研究理论 > 科学学
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