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关于绩效评估论文范文 国外学科科研绩效评估指数文献回顾相关论文写作参考文献

分类:论文范文 原创主题:绩效评估论文 更新时间:2024-02-10

国外学科科研绩效评估指数文献回顾是大学硕士与本科绩效评估毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写绩效评估的方法方面论文范文。

〔摘 要〕目前很多学者利用RSI,AI,RCR,Specialization Intensity Index等指数从论文数量,引用次数,篇均引文量等指标分析某一研究国家(机构)学科排名情况.本文通过对学科科研绩效评估指数的文献回顾,分析了RSI,AI,RCR,Specialization Intensity Index等学科绩效评价指数的适用性和不足.研究结果表明:在开展影响力评价时,学科绩效评估不应仅仅是单一指标的比较,还应该遵循坚持同类相比的原则.

〔关键词〕RSI,AI,RCR,Specialization Intensity Index;学科评估

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2015.11.031

〔中图分类号〕G25073 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2015)11-0171-07

A Review of Subject Assessment Index

Shan Chengwei Wang Hong Zhang Su Yang Yuli

(Library,Dalian University of Technology,Dalian 116014,China)

〔Abstract〕Many scholars use RSI,AI,RCR and Specialization Intensity index to evaluate research institutes research performance. In this paper,it first provided an overview of a number of source normalization approaches,and then compared the advantage and disadvantage of these indexes.The results showed that different scientific fields had different citation practices.Citation-based bibliometric indicators need to normalize for such differences between fields in order to allow for meaningful between-field comparisons of citation impact.

〔Key words〕RSI,AI,RCR,Specialization Intensity Index;subject performance

如何为机构科研绩效寻找有意义的评估方法,呈现本机构的研究绩效现状和发展趋势,和其他机构间比较分析,以便更好地为学科发展提供依据是科研管理人员普遍关心的问题.很多学者利用RSI,AI,RCR,Specialization Intensity Index等一系列指数从论文数量、引用次数、篇均引文量等指标分析某一研究机构学科的排名情况.本文通过对学科科研绩效评估指数的文献回顾,以期为今后学科评估研究方法的发展提供借鉴.

1 RSI和AI指数

11 RSI指数

Balassa(1965)[1]提出了相对比较优势指数Revealed Comparative Advantage index(RCA)算法,指的是某国家某学科论文比率和全球某学科论文的相对比率,也被称为学科活跃性指数(Relative Specialization Index,RSI),算法如下:

RSI等于Pis/PiPS/P

其中Pis是国家I在S学科发表的文章数,Pi是国家I在所有学科发表的文章数,Ps是全球在S学科发表文章总数,P是全球在所有学科发表的文章总数.RSI指数反映了某国家在某学科文章发表数量比较优势.RSI取值在[0,∞]之间,RSI等于0表明某国家在S学科领域研究为空白;当RSI取值[0,1]表明某国家在S学科不具有比较优势;RSI等于1表明某国家在S学科领域的研究等于世界平均水平;当RSI取值[1,∞]表明某国家在S学科具有比较优势.

12 AI算法

Frame(1977)[2]同样提出了利用某国家F学科论文比率和全球F学科论文的相对比率用以衡量学科发文绩效的Activity Index(AI)算法,算法如下:

AI(C,F)等于PFC/∑FP〖〗TPC/∑TP

其中PFC是国家C在F学科发表的文章数,∑FP是全球在F学科发表文章总数,TPC是国家C在所有学科发表的文章数,(PFC)∑FP是全球在所有学科发表的文章总数.

根据RSI和AI算法的定义可知,二者的计算方式相同.

尽管RSI和AI指数可以衡量某国的某学科发文相对指标,但是RSI和AI在实际统计过程中受到两个因素影响:一个是某国家F学科论文比率和某国家所有学科论文相对比率值;一个是全球F学科论文比率和全球所有学科论文相对比率值,由于RSI和AI最大值是∞,造成了AI最大值是一个变量,所以利用AI指数只能进行同一时间,同一学科不同国家学科比较优势的比较.

2 RCR及其衍生指数

21 RCR指数

Schubert(1986)[3]在AI指数的基础上,进一步用学科被引频次衡量机构科研绩效,提出了Relative citation Rate(RCR)算法,算法如下:

RCR等于∑observed citation rate∑expected citation rate

其中,observed citation rate指的是某国家(机构)某学科实际被引频次,expected citation rate指的是某学科平均被引频次.RCR取值在[0,∞]之间,当RCR取值[0,1]时,表明某国家在F学科被引不具有比较优势;RCR等于1 表明某国家在某一学科领域的被引频次研究等于所在领域的平均水平;当RCR取值[1,∞]时,表明某国家某一学科领域在学科被引具有比较优势.Schubert尽管在AI指数的基础上,用学科平均被引频次对数据进行归一化处理,但是由于不同学科不同年代平均被引频次不一致,即有些学科的RCR最大值为10,有些学科的RCR最大值为100,学科基准线不一致,所以如果利用RCR指数将无从判断不同时间,不同学科的学科被引绩效的高低.

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