2017年版中国科技期刊引证报告(核心版)自然科学卷 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 中国科技期刊
• 引证报告
• 核心版
• 自然科学
• 2017年
• 学术研究
• 科技情报
• 期刊评价
• 文献计量学
• 中国科技

出版社： 科学技术文献出版社

ISBN：9787518934638

版次：1

商品编码：12277739

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

页数：440

内容简介

本书是一部有关中国科技核心期刊论文发表与引用方面的统计报告，以我国正式出版的、2016年度自然科学与工程技术各学科近2000种中文科技核心期刊为统计源期刊，对这些期刊所刊载论文的总被引频次、影响因子等20多项计量指标进行了统计分析。本报告可用于定量分析和科学评价期刊的特征和学科地位，较为客观地反映期刊发展趋势和规律，清楚地了解所刊载论文的引用与被引用情况，为科研管理和决策提供依据。

2017年版中国科技期刊引证报告（核心版）自然科学卷 内容概述 《2017年版中国科技期刊引证报告（核心版）自然科学卷》是一部系统性、权威性的学术文献计量学研究成果。该报告以庞大的文献数据库为基础，运用科学的计量学指标和方法，对2017年度中国自然科学领域主要科技期刊的学术影响力和学术质量进行全面评估和深入分析。报告的核心内容聚焦于中国自然科学期刊的计量学特征，旨在为科研人员、科研机构、高校、政府部门以及期刊出版机构提供客观、公正的期刊评价信息，从而促进中国科技期刊的整体水平提升和学术交流的繁荣发展。 报告的核心组成部分 本报告由多个相互关联、层层递进的部分构成，共同构建了对中国自然科学期刊的深度解析： 1. 期刊评价体系与方法论介绍： 报告首先详细阐述了本次引证报告所采用的评价体系和核心方法论。这包括了所依据的文献计量学基本原理、数据采集和处理的流程、核心评价指标（如影响因子、即年引用率、总被引频次、期刊被引参考文献篇均被引量、高被引论文比例、核心文献数量等）的计算方法及其统计学意义。强调了评价的科学性、客观性和可比性，为读者理解和应用报告结果提供了坚实的基础。 2. 中国自然科学核心期刊列表及评价结果： 这是报告的核心内容之一。报告会列出经过严格筛选和科学评价确定的中国自然科学领域的核心期刊名单。对于每一本核心期刊，都会提供详细的计量学评价数据，包括但不限于： 总被引频次 (Total Citations): 衡量期刊在一定时期内被引用的总次数，反映了期刊整体的文献产出和学术贡献。 影响因子 (Impact Factor, IF): 衡量期刊在特定年份被引用的频率，是评价期刊学术影响力的重要指标。通常计算为某期刊前两年发表的论文在当年被引用的总次数除以该期刊前两年发表的论文总数。 即年引用率 (Cited Half-Life): 反映期刊中论文的平均“寿命”或被引用持续时间。即年引用率越长，说明期刊中的论文学术生命力越强，其研究成果能够被长期引用和借鉴。 期刊被引参考文献篇均被引量 (Average Citations per Paper): 计算方式为期刊的总被引频次除以其发表的论文总数，能够更精确地反映单篇论文的被引用潜力，排除期刊规模效应的影响。 高被引论文比例 (Percentage of Highly Cited Papers): 统计期刊中被引用次数排在前列的论文所占的比例，反映了期刊产出高水平、高影响力的研究成果的能力。 核心文献数量 (Number of Core Papers): 统计期刊在特定统计周期内产出的被认为是“核心”文献的数量，这是评价期刊对学科发展基础性贡献的重要依据。 报告会以表格、图表等多种形式呈现这些数据，并对数据进行深入的分析，揭示不同学科、不同类型期刊的计量学特征和发展趋势。 3. 学科领域分析： 报告会根据自然科学的学科分类，对不同学科领域内的期刊进行独立的分析和评价。这包括了数学、物理学、化学、生物学、地球科学、信息科学、工程科学等主要学科。通过对各学科核心期刊的计量学指标进行比较分析，可以揭示不同学科在学术产出、学术交流和学术影响力方面的差异，以及学科发展的重点和热点。 4. 期刊发展趋势与影响因素分析： 除了对静态数据的呈现，报告还着力于分析中国自然科学期刊的发展趋势。通过对比往年数据，可以观察到期刊影响力的动态变化，识别出快速发展和面临挑战的期刊。报告还会探讨影响期刊计量学指标的多种因素，例如： 研究热点与前沿追踪： 期刊对学科前沿和热点问题的关注度及报道能力。 论文质量与原创性： 期刊发表研究成果的科学价值、创新性和学术严谨性。 编辑出版水平： 期刊的审稿制度、编辑排版、国际化程度以及信息化服务能力。 作者与读者群体： 期刊的作者队伍的学术水平和学术影响力，以及读者的广泛性和活跃度。 开放获取与国际化战略： 期刊在推动学术成果的开放共享和提升国际可见度方面的举措。 5. 案例研究与典型分析： 报告可能会选取一些具有代表性的期刊或学科领域进行案例分析，深入剖析其成功经验或发展中的问题。通过这些具体案例，为其他期刊的发展提供借鉴和启示。 6. 结论与建议： 基于全面的数据分析和深入的洞察，报告会提出关于提升中国自然科学期刊学术影响力和国际竞争力的结论和政策性建议。这些建议可能面向期刊管理者、科研机构、政府部门等不同层面的决策者，旨在为中国科技期刊的未来发展提供战略性指导。 报告的价值与意义 《2017年版中国科技期刊引证报告（核心版）自然科学卷》的价值体现在多个层面： 为科研人员提供导航： 科研人员可以通过报告了解各学科领域的优质期刊，选择合适的平台发表研究成果，并将其作为重要的文献检索工具，发现高水平的研究论文和学术动态。 为科研机构提供评估依据： 高校和科研院所可以将报告作为评价教师学术产出的重要参考，优化学术评价体系，引导科研资源向高水平期刊倾斜。 为政府部门提供决策支持： 政府在制定科技政策、科研经费分配、人才评价等方面，可以参考报告中的数据，科学地评估和引导国家科技期刊的发展。 为期刊出版机构提供改进方向： 期刊管理者可以利用报告提供的计量学数据，识别期刊的优势和劣势，制定有针对性的发展战略，提升期刊的办刊质量和学术影响力。 推动中国科技期刊的国际化： 通过提供权威的、符合国际惯例的期刊评价数据，报告有助于提升中国科技期刊在国际上的可见度和影响力，促进中国学术成果的国际传播。 促进学术交流与学科发展： 报告客观地反映了中国自然科学研究的现状和趋势，有助于促进不同学科之间的交流与合作，推动中国自然科学的整体进步。 报告的独特性与权威性 报告的独特性和权威性主要体现在： 权威的数据来源： 报告所依据的文献数据库通常来源于权威的科研文献计量机构，覆盖了中国自然科学领域最广泛、最核心的学术文献。 科学的计量学方法： 报告采用国际通行的、成熟的文献计量学指标和统计方法，保证了评价的科学性和客观性。 全面的覆盖范围： 报告力求全面覆盖中国自然科学领域内的主要学术期刊，力求为读者提供一个相对完整的图景。 权威的发布机构： 通常由国家级科研机构或行业协会发布，保证了报告的权威性和公信力。 持续的跟踪与更新： 报告的发布是周期性的，能够反映中国科技期刊发展的动态变化，具有重要的参考价值。 总结 《2017年版中国科技期刊引证报告（核心版）自然科学卷》是一部凝聚了大量数据、科学方法和专家智慧的学术成果。它不仅是对过去一年中国自然科学期刊学术表现的全面梳理和科学评估，更是对中国科技期刊未来发展方向的有力指引。通过对报告中提供的数据和分析的深入理解和应用，可以有效地推动中国自然科学研究的进步，提升中国科技期刊的国际竞争力和影响力，为建设创新型国家贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午试图在其中找到关于环境科学领域，特别是气候变化模型研究的最新进展的蛛丝马迹，毕竟那段时间全球对可持续发展的讨论已经风起云涌。然而，当我翻阅到相关章节时，发现其引证分析更多地停留在对成熟理论和经典模型的引用频率上，对于那些正在快速迭代、尚未形成稳定引文周期的前沿探索性研究，这本书的“捕捉”能力似乎有所欠缺。它就像一个守旧的图书管理员，精准地记录着每一本经典著作的流通情况，却对那些刚刚被学者们热议、尚未进入正式馆藏的新兴小册子表现得漠不关心。我希望能看到一些关于跨学科合作带来的引用爆炸性增长的案例，但这本书的分类逻辑依然坚守着传统学科壁垒，使得那些在学科边缘地带萌芽的创新火花，被淹没在了海量的数据洪流之中。对于一个关注科研生态动态演变的读者而言，这种固化的分类体系，着实限制了我们对当年学术活力全貌的把握。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的典籍，初翻开时，一股陈旧的纸张与油墨混合的气息扑面而来，仿佛瞬间把我带回了那个学术激荡的年代。我原本是想找一些关于近期新兴交叉学科发展脉络的线索，毕竟 2017 年距离现在也有一定的时差了，但这本书的结构和内容深度，明显更侧重于对既有学科体系的梳理与量化评估。它更像是一张宏大的、已经定型的地图，而不是一张描绘新大陆探险的航海图。我期待看到关于人工智能、基因编辑等领域在当年如何被主流学术界认可和引用的数据，但书中的重点似乎依然稳稳地锚定在传统的基础科学领域，比如材料学、物理学和化学的某些细分分支。阅读过程中，我不得不频繁地查阅其他文献来补充我对特定期刊当年影响力的背景知识，否则仅凭书中的冷冰冰的引文数据，我无法构建起一个生动的学术生态图景。它更像是一份严谨的官方年鉴，事无巨细地记录了“过去式”的学术成就，对于希望洞察“未来式”研究热点的我来说，这种详尽的回顾性分析，多少显得有些力不从心了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，作为一个并非长期从事科研管理或图书馆信息学的专业人士，直接面对如此庞大且高度专业化的引文数据，体验是相当有挑战性的。我本意是想通过这本书了解哪些中国的科学家和研究机构在国际学术界的影响力显著增强，从而为我自己的职业规划提供一些宏观参考。但这本书提供的更多是一种“自上而下”的宏观统计，它用严密的数字告诉你哪些期刊“重要”，但很少深入到“为什么”那些研究成果会产生如此大的共鸣。缺乏对研究方法论创新、实验技术突破等具体“驱动力”的深入解读，使得那些枯燥的引用率和即年指标，在缺乏故事背景的支撑下，显得有些干瘪。我更像是在看一份精美的财务报表，而不是一本充满洞察力的行业分析报告。我更倾向于阅读那些能够讲述研究人员如何攻克难题、如何实现范式转换的案例，而这本书似乎更关注最终的量化结果，而非驱动结果产生的复杂过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版，坦率地说，很有那个时代的“官方”风格——严肃、规整，但缺乏现代设计的美感和互动性。我尝试用电子检索工具来快速定位我感兴趣的研究人员名字，但实体书的检索效率自然无法与数字时代相比。更让我感到不便的是，当你试图追溯某个特定期刊的引用路径时，需要来回翻阅不同部分的索引和目录，效率极低。我原本是想快速比对几个不同领域中，同一机构的不同研究组在引文表现上的差异，但由于数据的呈现方式过于线性化，这种横向的、探索性的比较变得异常繁琐。它更像是为专业研究者提供的工具手册，而不是为普通学术爱好者准备的导读。对于习惯了超链接和即时反馈的当代读者来说，这种阅读体验，无疑是一种对耐心的严峻考验。

评分☆☆☆☆☆

我之所以购买此书，是抱着一种“考古”的心态，试图从历史数据中寻找未来趋势的影子。然而，当我将 2017 年的数据与我所了解的 2022 年后的学术景象进行对比时，最大的感受是“代沟”。这本书详尽记录了在那个时间点上，哪些研究范式是主流和受认可的，但它无法预测哪些领域将在未来几年内经历指数级的爆发式增长，因为那些爆发点往往是尚未被充分引用的“蓝海”。例如，在计算科学领域，某些新兴的深度学习模型在 2017 年可能引用量平平，但在后续几年内却成为了绝对的统治者。这本书的局限性在于，它的数据是静态的、对过去的精确快照，而学术的本质是动态的、不断自我颠覆的。因此，它为我们提供了坚实的“过去”的锚点，却在引领我们展望“未来”的方面，显得有些力不从心，它的价值更多在于历史文献的存档，而非前瞻性的指导。