〔摘要〕以数理理论为指导，以SCIE，ESI和Incites（TM）3种数据库及评价工具为数据来源，创建基于WOS的学科发展预测方法，并用于中国药科大学ESI特定更新周期中入选世界排名前1%学科的预测实证，通过中国药科大学Clinical Medicine入选ESI世界排名前1%学科的预测准确程度检验出其预测方法可行且具有一定的实用价值。

　　〔关键词〕WOS；ESI；学科预测

　　〔中图分类号〕G250.2〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2014）06-0032-09

　　学科是现代大学实现人才培养使命的主要载体。拥有世界一流的学科，是世界一流大学的重要标志。随着世界一流大学和高水平大学建设的加快推进，早日建成一批具有世界一流水平的学科，已经成为高校亟需解决的问题[1]。各高校都在强化自己的优势学科，形成优秀的学科人才梯队，努力使尽可能多的学科成为世界级的顶尖学科[2]。因此，如何通过数据挖掘、信息处理等手段，掌握某机构某学科在世界所处的位置及学科发展趋势则显得尤为重要。董政娥等[3-4]基于ESI和Incites（TM）数据库引文分析及跟踪，引入学科比重指标：

　　在此数学基础之上，以东华大学为案例，在探讨其优势学科特征，高引用率论文、热门论文和顶尖论文与学科发展关系分析基础上，预测后续最有可能入围ESI世界前1%学科的学科。但是这个指标在计算上存在着ESI和Incites（TM）数据库更新不同步的问题，ESI是即时被引数据，2个月更新1次，而Incites（TM）只更新至前一年的被引频次，这样上式中的分子和分母就不在一个更新周期内，而造成计算基础的失真。

　　本研究从统计学原理为理论基础，以享誉全球的汤森路透上市的SCIE，ESI和Incites（TM）3种数据库及评价工具为数据来源[5]，评估高等院校ESI学科的发展现状，预测高等院校ESI学科的发展前景。

　　1基于WOS学科发展预测的理论基础

　　1.1基于WOS学科发展预测的变量设置

　　x：ESI 22个学科名；

　　Nx：ESI更新周期内，ESI 22个学科各学科的入选世界前1%的机构数；

　　t：ESI更新周期中的各年；

　　C目xt：目标机构ESI更新周期x学科各年被引频次；

　　C目x总：目标机构ESI更新周期x学科总被引频次；

　　C目x差：目标机构ESI更新周期x学科总被引频次与x学科入选世界前1%机构从最后一位至倒数第i-1位ESI更新周期总被引频次平均值的差值；

　　CNxt：x学科入选世界前1%机构排名最后一位ESI更新周期各年被引频次；

　　CMxt（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x学科入选世界前1%机构从最后一位至倒数i-1位ESI更新周期各机构各年被引频次；

　　CMx平（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x学科入选世界前1%机构从最后一位至倒数i-1位ESI更新周期各机构总被引频次平均值；

　　T目x：目标机构x学科在ESI更新周期中被SCIE收载的论文篇数；

　　T目x一：目标机构x学科在ESI更新周期中被SCIE收载的第一作者论文篇数；

　　T目x通：目标机构x学科在ESI更新周期中被SCIE收载的通讯作者论文篇数。

　　1.2基于WOS学科发展预测的统计学计算

　　1.2.1入选世界前1%学科x预测

　　以SPSS对C目xt和CNxt进行成对样本检验，观察其显著性差异[6]。如果其Sig（双侧）<0.05，则目标机构ESI更新周期中各年论文被引频次与ESI排名最后一位的x学科入选世界前1%机构ESI更新周期中各年论文被引频次有显著性差异，结论为目标机构的x学科无望入选；反之Sig（双侧）>0.05，目标机构ESI更新周期中各年论文被引频次与ESI排名最后一位的x学科入选世界前1%机构ESI更新周期中各年论文被引频次无显著性差异，则目标机构的x学科有希望入选[7]。

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