《表2 Spearman相关性检验（以2009年为例）》

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《交叉科学成果影响力研究：使用数据与引用数据视角》

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注：**表示在0.01级别（双尾）相关性显著。

Brody等[31]通过对arXiv.org网站的下载数据和引用数据的研究提出了利用短期的网络使用数据来预测中长期引文影响的方法。国内学者熊泽泉等[32]以2006—2008年图书情报领域期刊论文为基础，运用两步聚类法对论文下载量与被引量之间的关系进行了研究，结果认为在论文发表一定时间后，读者的下载行为可以更多地转化为引用行为。然而，在交叉科学的研究成果中，不同学科交叉度的论文，其使用数据与引用数据之间的关系究竟是如何呢？因此，本文以2009年的数据为例，进一步探究了不同学科交叉程度下，论文的使用数据（html浏览、pdf下载和xml下载）与引用数据之间的关系差异。基于Spearman的双侧相关性检验结果如表2所示。