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融合K值算法与三指标的神经科学领域"睡美人"论文识别及影响因素探析
文献摘要：
[目的/意义]从不同学科领域识别出"睡美人"论文并在科学界中广泛传播与使用,能够极大程度实现此类科技成果的科学价值,促进科学领域的发展与进步.[方法/过程]综合运用K值算法、三指标法和文献被引延迟指数,从神经科学领域1990-2010年发表的905 418篇论文中识别出"睡美人"论文,并对"睡美人"论文的期刊分布、论文篇幅、作者数量和睡眠特征等影响因素进行计量分析.[结果/结论]实证结果显示:①融合K值算法与三指标法能够从神经科学领域90余万篇论文中识别出26篇"睡美人"论文,识别准确率较高;②文献被引延迟指数方法识别出的"睡美人"论文数量较多,达到65篇,识别准确率略低,然而该方法的计算效率较高;③两类方法识别出的26篇共同"睡美人"论文的睡眠深度范围为0.11～1.63次,睡眠时长相对较短,平均时长为9.88年.此外,除总被引频次外,神经科学领域"睡美人"论文形成的影响因素与期刊影响因子、论文作者数量和篇幅等特征均不显著相关.
文献关键词：
"睡美人"论文;神经科学;K值算法;三指标法;被引延迟指数;计量特征;影响因素
中图分类号：
作者姓名：
胡泽文;任萍;沈佳慧
作者机构：
南京信息工程大学管理工程学院,江苏南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]胡泽文;任萍;沈佳慧-.融合K值算法与三指标的神经科学领域"睡美人"论文识别及影响因素探析)[J].现代情报,2022(03):147-156
A类：
三指标法,被引延迟指数
B类：
神经科学,科学领域,睡美人,学科领域,科学界,广泛传播,科技成果,科学价值,篇幅,睡眠特征,余万,万篇,识别准确率,方法识别,论文数量,略低,计算效率,睡眠深度,睡眠时长,长相,总被引频次,期刊影响因子,论文作者,计量特征
AB值：
0.242024
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