《表8 不同指标的提及总次数分布》
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《2013—2018年高Altmetrics指标论文的特征演变分析》
纵向来看,表7、表8的数据都表明,News、Blogs以及Twitter对Altmetrics分数的影响最明显,主要原因有三:(1)数据量大,即提及次数高,每年Twitter的提及次数都远大于其他指标,News与Blogs提及次数也处于居中地位;(2)赋予的权重高,三者的权重分别为8、5、1;(3)与Altmetric分数的相关性较高。特别是Twitter指标,除2016年外,每年的相关性系数都处于首位。Facebook虽然向Alt‐metric.com提供了大量数据,但是就单条数据贡献度而言,这个数据源在Altmetric分数中所占比重不大,其被赋予的权重仅0.25。而Google+、Reddit、Peer Review、Video以及Wikipedia的数据量较小,且除了Google+以及Reddit之外,其他指标与Alt‐metric分数的相关性都很低。
图表编号 | XD00135974900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.24 |
作者 | 欧桂燕、马廷灿、李瑞婻、禾雪瑶、岳名亮 |
绘制单位 | 中国科学院武汉文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院武汉文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院武汉文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院武汉文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院武汉文献情报中心 |
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