基于WOS的学科发展预测研究(3)
2.2.3中国药科大学有望入选世界前1%学科Plant and Animal Science预测
按照2.2.1的计算方法,得出结论:中国药科大学Plant and Animal Science的历年被引数据C药大x8t只与ESI Plant and Animal Science入选世界前1%机构的倒数第一至倒数第二位CMx8t无显著的统计学差异。倒数第三位就出现了显著的统计学差异。因此推断,中国药科大学Plant and Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。
3基于WOS学科发展预测方法的实践验证
前述进行了WOS学科发展预测的理论用于中国药科大学基于ESI 2003-01.01-2013-0831收录周期内入选世界前1%学科预测的实证研究,预测方法的可行性与实用程度还需经过实践的检验。ESI在2013-11.01更新后,于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收录周期,此次更新的数据验证了依据201311.01(ESI 200301.01-20130831)收录周期更新数据的预测结果:Clinical Medicine入选世界前1%,排名3735/4417,这是继Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三个入选学科。验证了上文2.2.2的预测结果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收录周期内,中国药科大学Clinical Medicine入选世界前1%。1111图3中国药科大学入选ESI世界前1%学科(数据更新:2013-11.01,2003-01.01-2013-08-31)
两次更新周期的数据比较可以指示:本研究的预测方法具有一定的可行性和实用价值。本研究的理论与实践值得在更广泛的高校学科预测中推广和检验。
4讨论与结论
通过数据挖掘与分析进行预测已深入到社会发展、经济生活、科技进步等各个领域,成为社会发展与进步的标志[8-9]。针对某一学科专业研究的发展趋势进行分析与预测,不仅可以揭示该学科研究的特点和发展规律,而且为今后的研究和工作提供科学的依据。是高校必不可少的工作与任务[10]。本研究借助WOS平台上的系列数据库及分析工具,开展科研成果的分析和评价,有助于及时把握相关学科的发展动态,了解相关学科的优势和特色,从而可以更有针对性地提供与高校师生实际需求相适应的个性化的学科信息支持。
本研究创建了基于WOS学科发展预测的数理理论方法,并且用于中国药科大学的学科预测实证。根据ESI 2013-11.01更新的数据(数据收录:2003-01.01-2013-08-31)中国药科大学的Clinical Medicine将在下一个更新周期内入选世界前1%;Biology & Biochemistry收录于SCIE的目标论文如果在一段时间内第一作者的被引增加5,通讯作者的被引增加4,其他作者的被引增加4,则在这一个时间段的结束之时,中国药科大学Biology & Biochemistry将入选ESI世界前1%;而Plant & Animal Science的入选世界前1%还是有一定的困难的。ESI 201402-07更新的数据(数据收录:2003-01.01-2013-10.31)的实践表明:中国药科大学的Clinical Medicine入选世界前1%,排名3735/4417,验证了前一个周期的数据预测结果。这个实证研究揭示了:本研究的方法可行且具有一定的实用价值。
本研究中以数理统计理论为指导的预测方法仅用于中国药科大学的学科预测实践,进一步的拓展还将在更广泛的高校学科预测中推广、检验并修正。
本研究得到中央高校基本科研业务非药学类引导项目资助和中国药科大学图书馆项目立项。以表感谢!
参考文献
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