Please wait a minute...
Advanced Search
数据分析与知识发现  2022, Vol. 6 Issue (9): 14-26     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2021.1439
  研究论文 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
融合细分学科与文本内容的中美英ESI学科布局特征探析
张宛姝1,姚海涛2,汪雪锋1()
1北京理工大学管理与经济学院 北京 100081
2澳门科技大学商学院 澳门 999078
Analyzing Characteristics of ESI Discipline Distribution in China, U.S. and U.K. with Sub-Disciplines and Text Contents
Zhang Wanshu1,Yao Haitao2,Wang Xuefeng1()
1School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
2School of Business, Macau University of Science and Technology, Macau 999078, China
全文: PDF (4418 KB)   HTML ( 16
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 以ESI高被引论文为研究对象,挖掘中国、美国、英国的学科布局特征。【方法】 借鉴生物多样性的一般框架,融合细分学科与文本内容,构建学科多样性、学科均衡性、学科差异性指标,并以5年为时间窗口分析指标变化趋势,综合地对比学科布局特征。【结果】 中国在社会科学、生物医学的学科多样性方面,在工程学、数学、环境与生态学等的学科均衡性方面,在计算机、地球科学、动植物学等的学科差异性方面仍与美国、英国存在差距,部分指标呈现上升趋势。【局限】 学科覆盖阈值有待探讨,未考虑作者国别位序对论文贡献度的差异。【结论】 研究系统展现了中国与美国、英国在学科覆盖程度、科研产出均衡性以及文本主题差异程度上的异同,有助于为改进学科评价和完善学科布局提供参考。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张宛姝
姚海涛
汪雪锋
关键词 学科布局学科多样性学科均衡性基本科学指标(ESI)学科差异性    
Abstract

[Objective] This paper examines the highly cited papers from ESI, aiming to identify the characteristics of their discipline distributions in China, the United States and the United Kingdom. [Methods] First, we merged the sub-disciplines and text contents based on the general framework of biodiversity. Then, we constructed three indicators of discipline variety, discipline balance and discipline disparity. Finally, we analyzed the changing of indicators over a five-year-period. [Results] There is a gap between China and the United States or the United Kingdom in the diversity of Social Sciences and Biomedical Sciences, in the balance of Engineering, Mathematics, as well as Environment & Ecology, and in the disparity of Computer Sciences, Geosciences, Botanic and Animal Sciences. However, some indicators showed an upward trend. [Limitations] More research is needed to examine the threshold of discipline coverages, as well as the contribution differences due to the order of authors’ nationalities. [Conclusions] Our study finds the differences between China, the United States or the United Kingdom in the distribution of research disciplines, which benefits discipline evaluation and future developments.

Key wordsDiscipline Distribution    Discipline Variety    Discipline Balance    Essential Science Indicator(ESI)    Discipline Disparity
收稿日期: 2021-12-22      出版日期: 2022-10-26
ZTFLH:  G353  
通讯作者: 汪雪锋,ORCID:0000-0002-4857-6944     E-mail: wxf5122@bit.edu.cn
引用本文:   
张宛姝, 姚海涛, 汪雪锋. 融合细分学科与文本内容的中美英ESI学科布局特征探析[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(9): 14-26.
Zhang Wanshu, Yao Haitao, Wang Xuefeng. Analyzing Characteristics of ESI Discipline Distribution in China, U.S. and U.K. with Sub-Disciplines and Text Contents. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2022, 6(9): 14-26.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2021.1439      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2022/V6/I9/14
Fig.1  生物多样性框架“系统-类别-元素”的对应关系
Fig.2  数据获取及处理过程
大类 ESI学科 高被引论文数量 高被引论文占比
中国 美国 英国 中国 美国 英国
工学 COMPUTER SCIENCE 2 135 1 199 543 4.78% 1.59% 2.00%
ENGINEERING 7 554 3 475 1 389 16.90% 4.60% 5.12%
MATERIALS SCIENCE 5 751 3 702 620 12.87% 4.90% 2.29%
理学 CHEMISTRY 7 668 5 559 1 261 17.15% 7.36% 4.65%
MATHEMATICS 2 124 1 260 321 4.75% 1.67% 1.18%
PHYSICS 3 249 5 085 1 570 7.27% 6.73% 5.79%
SPACE SCIENCE 251 1 245 692 0.56% 1.65% 2.55%
环境科学 AGRICULTURAL SCIENCES 1 194 1 124 367 2.67% 1.49% 1.35%
ENVIRONMENT/ECOLOGY 2 079 2 482 1 174 4.65% 3.28% 4.33%
GEOSCIENCES 1 718 2 790 1 131 3.84% 3.69% 4.17%
PLANT & ANIMAL SCIENCE 1 698 3 021 1 289 3.80% 4.00% 4.75%
社会科学 ECONOMICS & BUSINESS 469 1 744 614 1.05% 2.31% 2.26%
PSYCHIATRY/PSYCHOLOGY 301 2 770 1 163 0.67% 3.66% 4.29%
SOCIAL SCIENCES, GENERAL 1 140 5 155 2 373 2.55% 6.82% 8.75%
生物医学科学 BIOLOGY & BIOCHEMISTRY 1 235 4 258 1 235 2.76% 5.63% 4.55%
CLINICAL MEDICINE 3 498 18 660 7 682 7.83% 24.69% 28.31%
IMMUNOLOGY 330 1 692 532 0.74% 2.24% 1.96%
MICROBIOLOGY 341 1 252 340 0.76% 1.66% 1.25%
MOLECULAR BIOLOGY & GENETICS 810 3 566 970 1.81% 4.72% 3.58%
NEUROSCIENCE & BEHAVIOR 416 3 617 1 244 0.93% 4.79% 4.59%
PHARMACOLOGY & TOXICOLOGY 690 1 748 571 1.54% 2.31% 2.10%
其他 MULTIDISCIPLINARY 48 176 50 0.11% 0.23% 0.18%
总计 44 699 75 580 27 131 100% 100% 100%
Table 1  中美英高被引论文ESI学科分布
Fig.3  匹配后ESI学科下的WC数量
国家 平均值 中位数 偏度 低于1%占比 低于5%占比 低于10%占比 低于20%占比
中国 22.61% 17.00% 0.872 6.57% 15.71% 34.28% 54.57%
美国 42.46% 42.00% 0.096 1.14% 1.14% 2.29% 11.14%
英国 16.23% 15.00% 0.456 2.57% 7.71% 29.14% 66.00%
Table 2  中美英ESI-WC学科论文占比统计
Fig.4  中美英学科内论文占世界比例直方图及正态拟合曲线
类别 ESI学科 中国 美国 英国
多样性 均衡性 差异性 多样性 均衡性 差异性 多样性 均衡性 差异性
工学 COMPUTER SCIENCE 1.00 0.53 0.88 1.00 0.55 0.92 1.00 0.54 0.91
ENGINEERING 1.00 0.37 0.96 1.00 0.44 0.96 0.97 0.45 0.97
MATERIALS SCIENCE 0.95 0.25 0.87 0.95 0.24 0.89 0.50 0.30 0.87
理学 CHEMISTRY 1.00 0.27 0.93 1.00 0.28 0.94 0.67 0.24 0.96
MATHEMATICS 0.86 0.26 0.90 1.00 0.39 0.94 0.57 0.63 0.88
PHYSICS 1.00 0.31 0.93 0.95 0.36 0.92 0.85 0.36 0.94
环境
科学
AGRICULTURAL SCIENCES 1.00 0.34 0.93 1.00 0.39 0.95 0.75 0.39 0.97
ENVIRONMENT/ECOLOGY 0.94 0.16 0.95 1.00 0.31 0.95 1.00 0.30 0.95
GEOSCIENCES 0.94 0.45 0.90 1.00 0.38 0.93 1.00 0.33 0.95
PLANT & ANIMAL SCIENCE 0.82 0.27 0.95 1.00 0.38 0.97 1.00 0.42 0.97
社会
科学
ECONOMICS & BUSINESS 0.77 0.40 0.92 0.92 0.36 0.92 0.92 0.35 0.92
PSYCHIATRY/PSYCHOLOGY 0.41 0.30 0.93 1.00 0.41 0.94 0.94 0.36 0.95
SOCIAL SCIENCES, GENERAL 0.45 0.45 0.94 1.00 0.40 0.98 0.98 0.37 0.98
生物医学
科学
BIOLOGY & BIOCHEMISTRY 0.79 0.47 0.94 0.93 0.47 0.95 1.00 0.41 0.97
CLINICAL MEDICINE 0.85 0.32 0.98 1.00 0.31 0.98 1.00 0.30 0.99
IMMUNOLOGY 0.71 0.43 0.88 1.00 0.24 0.95 1.00 0.30 0.94
MICROBIOLOGY 1.00 0.34 0.96 1.00 0.26 0.93 0.83 0.34 0.96
MOLECULAR BIOLOGY& GENETICS 0.92 0.26 0.92 1.00 0.22 0.90 1.00 0.26 0.94
NEUROSCIENCE & BEHAVIOR 0.60 0.28 0.91 1.00 0.20 0.94 1.00 0.23 0.95
PHARMACOLOGY & TOXICOLOGY 0.93 0.30 0.93 1.00 0.21 0.95 0.86 0.25 0.96
Table 3  中美英学科多样性、学科均衡性和学科差异性汇总
Fig.5  工学领域各ESI学科指标对比
Fig.6  理学领域各ESI学科指标对比
Fig.7  环境科学领域各ESI学科指标对比
Fig.8  社会科学领域各ESI学科指标对比
Fig.9  生物医学领域各ESI学科指标对比
Fig.10  工学领域指标变化趋势
(注:横坐标的时间为起始年份,论文集的时间段为起始年份后的5年内,下同。)
Fig.11  理学领域指标变化趋势
[1] 王孜丹, 杜鹏. 学科布局的逻辑内涵及中国实践[J]. 科技导报, 2021, 39(3): 123-129.
[1] ( Wang Zidan, Du Peng. The Logical Connotation of Discipline Layout and Chinese Practice[J]. Science & Technology Review, 2021, 39(3): 123-129.)
[2] Li F, Miao Y J, Ding J. Tracking the Development of Disciplinary Structure in China’s Top Research Universities (1998-2013)[J]. Research Evaluation, 2015, 24(3): 312-324.
doi: 10.1093/reseval/rvv013
[3] 易勇. 我国与世界主要国家科研论文产出的计量比较分析——基于学科专业化和标准引文影响二维视角[J]. 中国科技论坛, 2012(1): 155-160.
[3] ( Yi Yong. Scientometrics Comparative Analysis of Scientific Publication Output Between China and Some Major Countries in the World[J]. Forum on Science and Technology in China, 2012(1): 155-160.)
[4] 高小强, 何培, 赵星. 基于ESI的“金砖四国”基础研究产出规模和影响力研究[J]. 中国科技论坛, 2010(1): 152-156.
[4] ( Gao Xiaoqiang, He Pei, Zhao Xing. Output Scale and Impact of Basic Research in BRICs Based on ESI[J]. Forum on Science and Technology in China, 2010(1): 152-156.)
[5] 李宁. 中国科研产出学科分布的演化与成因[J]. 科研管理, 2019, 40(1): 1-11.
[5] ( Li Ning. Disciplinary Distribution of China’s Research Outputs: Evolutionary Patterns and Contributing Factors[J]. Science Research Management, 2019, 40(1): 1-11.)
[6] Egghe L, Rousseau R, Rousseau S. TOP-Curves[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2007, 58(6): 777-785.
doi: 10.1002/asi.20539
[7] 马峥, 俞征鹿, 袁军鹏, 等. 比较研究各国科研机构论文产出的基尼系数[J]. 科学学研究, 2009, 27(3): 350-355.
[7] ( Ma Zheng, Yu Zhenglu, Yuan Junpeng, et al. Using Gini Coefficient to Reflect the Inequality Degree of S & T Publications in China and Other Countries[J]. Studies in Science of Science, 2009, 27(3): 350-355.)
[8] Yang L Y, Yue T, Ding J L, et al. A Comparison of Disciplinary Structure in Science Between the G7 and the BRIC Countries by Bibliometric Methods[J]. Scientometrics, 2012, 93(2): 497-516.
doi: 10.1007/s11192-012-0695-8
[9] Aksnes D W, Leeuwen T N, Sivertsen G. The Effect of Booming Countries on Changes in the Relative Specialization Index(RSI) on Country Level[J]. Scientometrics, 2014, 101(2): 1391-1401.
doi: 10.1007/s11192-014-1245-3
[10] Jacsó P. The H-Index for Countries in Web of Science and Scopus[J]. Online Information Review, 2009, 33(4): 831-837.
doi: 10.1108/14684520910985756
[11] Zhang N, Wan S S, Wang P L, et al. A Bibliometric Analysis of Highly Cited Papers in the Field of Economics and Business Based on the Essential Science Indicators Database[J]. Scientometrics, 2018, 116(2): 1039-1053.
doi: 10.1007/s11192-018-2786-7
[12] Moreno-Delgado A, Gorraiz J, Repiso R. Assessing the Publication Output on Country Level in the Research Field Communication Using Garfield’s Impact Factor[J]. Scientometrics, 2021, 126(7): 5983-6000.
doi: 10.1007/s11192-021-04006-w
[13] Nguyen C M, Choung J Y. Scientific Knowledge Production in China: A Comparative Analysis[J]. Scientometrics, 2020, 124(2): 1279-1303.
doi: 10.1007/s11192-020-03507-4
[14] 禾雪瑶, 马廷灿, 岳名亮, 等. 国家自然科学基金资助论文的高被引率变化研究[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 61-69.
[14] ( He Xueyao, Ma Tingcan, Yue Mingliang, et al. Analyzing Highly Cited Papers Sponsored by National Natural Science Foundation of China[J]. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2021, 5(2): 61-69.)
[15] 吕晓赞, 王晖, 周萍. 中美大数据论文的跨学科性比较研究[J]. 科研管理, 2019, 40(4): 1-13.
[15] ( Lv Xiaozan, Wang Hui, Zhou Ping. A Comparative Study of the Interdisciplinarity of Big Data Research in China and the USA[J]. Science Research Management, 2019, 40(4): 1-13.)
[16] Stirling A. A General Framework for Analysing Diversity in Science, Technology and Society[J]. Journal of the Royal Society, Interface, 2007, 4(15): 707-719.
pmid: 17327202
[17] 张宛姝, 汪雪锋, 于璇. 基于ESI论文数据的高校学科评价研究[J]. 科研管理, 2020, 41(2): 60-72.
[17] ( Zhang Wanshu, Wang Xuefeng, Yu Xuan. A Research on Evaluation of Disciplines in Universities Based on ESI Data[J]. Science Research Management, 2020, 41(2): 60-72.)
[18] Leydesdorff L, Rafols I. Indicators of the Interdisciplinarity of Journals: Diversity, Centrality, and Citations[J]. Journal of Informetrics, 2011, 5(1): 87-100.
doi: 10.1016/j.joi.2010.09.002
[19] 黄承慧, 印鉴, 侯昉. 一种结合词项语义信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 计算机学报, 2011, 34(5): 856-864.
doi: 10.3724/SP.J.1016.2011.00856
[19] ( Huang Chenghui, Yin Jian, Hou Fang. A Text Similarity Measurement Combining Word Semantic Information with TF-IDF Method[J]. Chinese Journal of Computers, 2011, 34(5): 856-864.)
doi: 10.3724/SP.J.1016.2011.00856
[20] 王春柳, 杨永辉, 邓霏, 等. 文本相似度计算方法研究综述[J]. 情报科学, 2019, 37(3): 158-168.
[20] ( Wang Chunliu, Yang Yonghui, Deng Fei, et al. A Review of Text Similarity Approaches[J]. Information Science, 2019, 37(3): 158-168.)
[21] Harzing A W, Giroud A. The Competitive Advantage of Nations: An Application to Academia[J]. Journal of Informetrics, 2014, 8(1): 29-42.
doi: 10.1016/j.joi.2013.10.007
[22] 汪雪锋, 陈云, 黄颖, 等. 基于ESI学科覆盖图的中国高被引论文分析[J]. 情报杂志, 2016, 35(10): 106-113.
[22] ( Wang Xuefeng, Chen Yun, Huang Ying, et al. Research of Highly Cited Papers of China Based on ESI Category Overlay Maps[J]. Journal of Intelligence, 2016, 35(10): 106-113.)
[1] 张晗, 安欣宇, 刘春鹤. 基于多源语义知识图谱的药物知识发现:以药物重定位为实证*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(7): 87-98.
[2] 聂卉, 吴晓燕, 林芸. 基于在线问诊记录的抑郁症病患群组划分与特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(2/3): 222-232.
[3] 王楠, 李海荣, 谭舒孺. 基于舆情事件演化分析及改进KE-SMOTE算法的舆情反转预测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(2/3): 396-408.
[4] 周志超. 基于机器学习技术的自动引文分类研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(12): 14-24.
[5] 吴胜男, 蒲虹君, 田若楠, 梁雯琪, 于琦. 网络结构对链路预测算法的影响研究*——基于元分析视角[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 102-113.
[6] 纪有书, 王东波, 黄水清. 基于词对齐的古汉语同义词自动抽取研究*——以前四史典籍为例[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 135-144.
[7] 王楠,李海荣,谭舒孺. 基于改进SMOTE算法与集成学习的舆情反转预测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 37-48.
[8] 向卓元,刘志聪,吴玉. 基于用户行为自适应推荐模型研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 103-114.
[9] 张琪,江川,纪有书,冯敏萱,李斌,许超,刘浏. 面向多领域先秦典籍的分词词性一体化自动标注模型构建*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 2-11.
[10] 李纲, 管为栋, 马亚雪, 毛进. 学术论文的社交媒体可见性预测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 63-74.
[11] 夏天. 面向中文学术文本的单文档关键短语抽取 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 76-86.
[12] 吕华揆,洪亮,马费成. 金融股权知识图谱构建与应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 27-37.
[13] 王欣瑞,何跃. 社交媒体用户交互行为与股票市场的关联分析研究: 基于新浪财经博客的实证[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 108-119.
[14] 程勇,徐德宽,吕学强. 基于多元特征的文本阅读难度自动分级研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 103-112.
[15] 范馨月, 崔雷. 基于网络属性的抗肿瘤药物靶点预测方法及其应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 98-108.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn