简介:就当前期刊评价体系中采用的主要定量指标、定性指标以及数据源提出一些看法:①对自引量和他引量分别赋分,自引权重下调。他引权重上调;②根据施引用对象的层次将被引量分为权威核心期刊被引量和普通期刊被引量,并赋予不同的权重;③杜绝基金论文比中人为因素的影响,并对基金论文的层次进行划分,赋予不同的分值;④评估各学科被引高峰时段,颁布符合实际引用规律的影响因子时间跨度,并对自引影响因子、他引影响因子、普通期刊引用影响因子、权威核心期刊引用影响因子分别赋分;⑤重视网络传播指标,提高其在期刊评价系统中的权重;⑥将专家评价结果赋予一定的权重纳入评价体系,避免人为因素凌驾于定量数据之上;⑦扩大统计源范围,注重统计数据的时效性;⑧根据刊物实际刊载各学科文献数量和比例界定期刊学科归属,再划分为研究类、技术类,对不同类型的期刊采用不同的指标权重;⑨建议将他引率和基金论文比设置为门槛指标,起一票否决的作用。
简介:大数据(bigdata)泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息,目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示?统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此。笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。
简介:中美两国同样重视博士点培养质量,但采用的评估指标体系各有侧重,主要表现为:(1)美国博士点培养质量评估指标体系侧重通过教师与学生的教与学的活动状况;我国的该项评估指标体系侧重在博士点教学资源、教师结构、管理工作等。(2)美国博士点培养质量评估指标体系搜集大量的数据,并通过量化分析来反映博士点的培养质量;我国的该项评估指标体系判断博士点的各种软、硬件能否满足培养的需要。(3)美国博士点培养质量评估指标体系选取与博士点培养质量最相关的指标,更准确地反映博士点培养质量;我国的该项评估选取的指标,虽然评估指标覆盖的范围广,但分析不够深入,不能准确地反映博士点培养质量。