Citation of academic research papers is a very important result for academic researchers, and their utilization is becoming an important evaluation factor. Most papers are composed of authors' keywords. However, there may be some papers with little relevance between the textual content and the presented keywords. Therefore, it is necessary to extract and present important keywords through objective methods for titles and abstracts of theses. In this paper, we present the development results of important keywords through data visualization for academic research papers.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제5권2호
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pp.48-61
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2017
This paper uses 601 cited papers of Pakistani LIS researchers with the purpose to examine the individual performance of these Library and Information Science (LIS) researchers in terms of their research output and its impact on the LIS (national/international) literature by using various bibliometric indicators. A list of 139 authors was compiled with the help of the Library, Information Science, and Technology Abstracts (LISTA) and some other sources. Data were collected from Google Scholar and SPSS version 20 was utilized in order to identify the relationship between self-citations and various performance indices of the authors. The average citations received per paper vary from 1.80 to 10.08. About half of the papers were single-authored whereas less than one-fifth were by three or more authors. The authors who worked in collaboration produced more papers and received more citations. The h-index, g-index, hI-index, hI-norm, and e-index were used to determine the rank for each author. The intra-group citations grid revealed the volume of self-citations and a small group who cite each other more due to close academic and social relationships. The correlations between self-citations and the impact indices used revealed significant differences. Findings are useful for concerned institutions regarding award, promotions, etc. Further, future research should seriously consider the self-citations and social networking of authors while examining their citations-based research performance.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권1호
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pp.48-61
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2014
Using statistic and bibliometric methods to characterize scientific cooperation between China (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan) and South Korea through their bilateral co-authored papers covered by the Science Citation Index CD-ROM, 1991-2010, in our paper we exploit the feature of their cooperation in four levels: time sequence, academic community, key fields, and institution distribution. From the time sequence we know that collaboration between China and Korea starts in 1991, reaching the first peak during 2004-2007. As for the academic community, the number of Chinese corresponding authors (2414) is slightly lower than that of Korea (2700). Regarding the 27 high yield authors, there are only 4 coming from China. Korea has a higher active level than Chinese authors. China and Korea tend to cooperate with each other on strong disciplines such as physics, chemistry, material science, engineering, mathematics, pharmaceutical, computer science and biology. Furthermore, they also attach great importance to basic research and high-tech cooperation. Besides, Chinese Academy of Sciences ranks at the top 1 among the distribution of institutions. As a majority of the collaborative institutions are universities, the participation of non-university institutions is relatively low. There are 7 Korean universities among the top ten institutions, while Yanbian University and Tsinghua University in China rank respectively as third and fourth. Seoul National University, accompanied by Korea University and Yonsei University as the three top Korean universities, is also among the top among the cooperating institutions.
국내외 학술논문을 서비스하는 국가과학기술정보센터(NDSL) 데이터베이스는 다양한 정보원으로부터 수집된 데이터가 분산적으로 수집, 구축 및 관리되고 있다. 본 연구에서는 분산된 학술논문 DB를 분석하여 논문데이터를 고부가가치화하고 효율적으로 관리할 수 있는 통합 DB 스키마 도출을 위하여 현재 구축되고 관리되는 학술논문 DB 스키마 및 DB 메타데이터를 분석하였다. 또한, 현재 구매하여 보유하고 있는 Web of Science와 SCOPUS 스키마를 활용하여 비교, 분석을 통한 최종 학술정보 데이터 항목을 정하였다. 본 연구를 통하여 구축되고 서비스되는 학술정보 데이터 항목이 논문, 저자, 초록, 기관, 주제, 저널, 참고문헌 7가지로 요약 도출되었으며 구축중인 핵심콘텐츠로 정의하였다. 본 연구를 통하여 통합 DB 스키마가 만들어졌으며, 향후 이 연구 결과는 고품질의 학술논문 통합 DB 컬렉션 구성과 시스템 최적화 설계를 위한 기반 자료로 활용하고자 한다.
전 세계적으로 협동연구가 증가함에 따라 복수저자 연구업적물 상의 개별저자 기여도를 보다 정확하고 합리적으로 산정하는 것이 중요해지고 있다. 효과적인 저자 기여도 산정을 위해서는 개별 학문분야의 고유한 연구행태 및 규범에 대한 이해가 우선되어야 한다. 그럼에도 불구하고 연구업적 평가 시 개별 학문분야의 특수성을 고려하지 않고 일률적인 방식으로 저자 기여도를 산정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 국내 대학에서 사용하는 교수 연구업적 평가방식에 제시된 복수저자 기여도 측정방식이 특정 학문분야 즉, 경제학 분야 교수의 연구업적 평가에 적용되었을 때 나타나는 문제점을 제시하고 이를 해결할 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서는 문헌연구, 업적평가 규정분석 및 경제학 분야 교수 면담 등을 통하여 경제학 분야의 알파벳 순 저자표기 관행을 확인하였고, 이러한 표기방식이 연구업적 평가과정에 제대로 고려되고 있지 않음을 알 수 있었다. 연구결과를 토대로 저자들은 세 가지 즉, (1) 대학 업적평가 규정상의 주저자에 대한 명확한 정의 및 인정기준 확립, (2) 복수저자 기여율 평가규정의 융통성 제고, (3) 저자 기여율에 대한 인식연구의 필요성 등을 제안하였다.
이 연구는 국제 학술지에 출판한 국내 연구자의 코로나19 연구논문 데이터를 WoS로부터 수집하여 주제, 기관, 연구지원처별 분포를 파악하는 등 계량서지학적 분석을 시도하였다. 아울러 학술정보의 생산과 유통 활성화에 있어 중요 변수인 학술지 오픈액세스와 심사소요일 등도 분석하였다. 분석결과 2020년 코로나19 관련하여 국내 연구자는 국제 학술지에 의학 분야 연구논문을 많이 발표하였고, 생물학, 다학제 분야 연구논문의 출판도 활발하였다. 이들 연구자는 해외에서 발행하는 학술지뿐만 아니라 국내 영문 학술지에도 연구논문을 다수 출판하였다. 분석된 연구논문의 94%가 오픈액세스였고, 출판 즉시 이용할 수 있는 골드 오픈액세스도 전체의 약 70%에 달하였다. 또한 국내 연구자의 코로나19 정형외과 연구논문을 PubMed로부터 수집하여 분석한 결과 평균 심사소요일은 약 24일이었다. 오픈액세스와 심사소요일 등의 분석결과를 통해 이 연구는 코로나19 위기로 인한 학술 출판 생태계의 협력 분위기를 감지할 수 있었다. 이 같은 학술 출판 생태계 구성 주체의 협력이 계속 유지된다면 학술지 골드 오픈액세스 출판 향상과 심사의 효율성 증진 등 학술출판계의 장기과제가 해결될 가능성도 높아질 것으로 기대된다.
OA 논문이 증가하는 상황에서 개별 연구자의 연구 성과 유통이 얼마나 개방적인지를 지수화하는 POI(Practical Openness Index)가 등장하였다. 본 연구는 국내 문헌정보학 연구자들이 국제학술지에 출판한 논문을 대상으로 OA 여부와 방식을 조사하고 연구자 단위의 POI를 도출해 지수의 분포를 살펴보았다. 또한 연구자의 세부 연구 분야나 국제협력 활동이 개방성에 관련성을 보이는지 분석하였다. 그 결과 Unpaywall을 통해 정상적으로 OA 여부와 방식이 식별된 논문은 82명 연구자의 492건으로 나타났으며, 20.7%의 논문만이 공개되어 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, 골드 OA 방식의 공개 논문은 의학 분야 저널에 수록된 텍스트마이닝 분야 논문이 많았으며, 그린 OA방식으로 공개된 논문은 외국인 공동저자 소속 기관의 리포지터리나 PMC와 같은 초국가적 주제 리포지터리에서 공개되고 있는 것으로 확인되었다. 세 번째, POI 지수는 절반 가량의 연구자가 0으로 나타났으나, 계량정보학, 기계학습 및 지식처리 영역의 연구자들에게서 상대적으로 높게 나타났다. 또한 연구자의 해외공동연구 활동이 논문 공개와 관련성이 있는 것으로 분석되었다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제13권2호
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pp.23-35
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2023
Word templates exist for select journals, and their primary objective is to facilitate submissions to those journals, thereby optimizing editors' and publishers' time and resources by ensuring that the desired style (e.g., of sections, references, etc.) is followed. However, if multiple unrelated authors use the exact same template, a risk exists that some text might be erroneously cloned if template-based papers are not carefully screened by authors, journal editors or proof copyeditors. Elsevier Procedia® was used as an example. Select cloned text, presumably derived from MS Word templates used for submissions to Elsevier Procedia® journals, was assessed using Science Direct. Typically, in academic publishing, identical text is screened using text similarity software during the submission process, and if detected, may be flagged as plagiarism. After searching for "heading should be left justified, bold, with the first letter capitalized", 44 Elsevier Procedia® papers were found to be positive for vestigial template text. The integrity of the information in these papers has been compromised, so these errors should be corrected with an erratum, or in the case of extensive errors and vast tracts (e.g., pages long) of template text, papers should be retracted and republished.
페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.
Purpose This study intended to introduce new approaches to identify the intellectual structure of supply chain management(SCM) researches, which combines author co-citation analysis(ACA) and social network analysis(SNA). Design/methodology/approach We searched RISS(www.riss.kr) and NDSL(www.ndsl.or.kr) database and collected 292 academic papers on supply chain management between 2001 and 2011. Among 9,637 references of these papers, we analyzed 1,848 references that were published by domestic authors. We produced a correlation matrix of 32 author co-citation matrix and conducted multi-variate statistical analysis such as factor analysis. We also performed social network analysis to identify the main researchers in SCM. Findings We found four main sub-areas of supply chain management research: SCM adoption factors, logistics, SCM performance, and SCM structure. We could present the authors who played important roles within the network by using SNA indicators. The finding of this research also suggests more collaborations among domestic researchers are required to overcome the low co-citation rates among domestic authors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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