인용분석은 학자들의 연구실적 평가에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이지만 비평가들은 오늘날의 인용분석 자료와 방법론에 근본적인 문제가 있다고 주장한다. 전통적 인용분석 방식은 인용품질과 인용소음뿐만 아니라 언어, 시간, 문화와 같은 비수치적인 요소들을 고려하지 않아 단순하고 그릇된 평가를 가져올 수 있으며, 적용 범위가 각각 다르고 불완전한 인용 데이터베이스들은 충돌적인 인용분석결과를 초래하기 쉬울 수 있다. 이러한 문제들을 해결하려면 포괄적인 인용데이터를 다 방면과 다 방식으로 분석하는 새로운 인용분석연구가 필요하다. 본 논문은 Web of Science, Scopus와 Google Scholar를 비교 분석한 연구의 결과를 논의하며 기존의 인용분석 방법의 약점을 극복하기 위해 설계한 CiteSearch라는 프로토타입 시스템을 간략하게 설명한다.
최근 국내외에서는 저널 구독 비용의 증가와 도서관 예산의 삭감, 그리고 대학 및 국가 지식관리의 필요성 등이 제기되면서 누구나 자유롭게 접근할 수 있는 온라인 액세스 기반의 기관 레포지터리 시스템을 도입하려는 시도가 활발하다. 이에 본 연구에서는 대학학술정보 관리를 위한 온라인 액세스 기반의 기관 레포지터리 서비스 운영방안을 살펴보고자 한다. 이를 위해서 개별기관에서의 기관 레포지터리 서비스 사례를 살펴보고, 이를 바탕으로 전체 운영 단계 및 운영방안을 마련한 후, 학위논문, 교내 간행물, 교내 학술행사, 학술지 논문/연구보고서 등에 적용할 수 있는 현실적인 운영방안을 제시하고자 하였다. 이외에 기관 레포지터리 운영시 발생할 수 있는 지적재산권 사항을 살펴보았다.
Bashorun, Musediq Tunji;Jain, Priti;Sebina, Peter M.;Kalusopa, Trywell
Journal of Information Science Theory and Practice
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제4권4호
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pp.49-63
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2016
The emergence of the World Wide Web (WWW) has changed the scholarly publishing system. Today, Open Access (OA) scholarly publishing offers free access and wide dissemination for research findings anytime and anywhere as an additional value for scholarly content. Despite the potentials of OA publishing, its adoption and use is still low.This paper determines factors influencing the adoption and use of OA publishing by academic staff in universities in Nigeria using an adapted Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT). The study applies methodological triangulation by combining quantitative and qualitative approaches. The empirical data were collected from 317 academic staff in universities in southwest Nigeria. The questionnaire forms were analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (IBM-SPSS) 19.0 version to generate descriptive statistics, Analysis of Variance, and Hierarchical Multiple Regression. Thematically, analysis also applies to the interviews. The results show that awareness, attitude, performance expectancy, Internet self-efficacy, and facilitating conditions significantly influenced the adoption and use of OA publishing. The study also reveals that due to lack of OA policy, most of the respondents did not know about OA. The findings further establish that all predictors and moderating variables jointly contributed 64.4% total variance towards the adoption and use of OA publishing. One of the implications of this study is that there is a need for adequate facilities to support adoption and use of OA publishing. The findings inform the proposed framework for improving and evaluating the adoption and use of OA publishing. The findings also have theoretical, societal, and methodological significance to all stakeholders.
Objective: Clinical and Experimental Reproductive Medicine (CERM) converted its language to English only beginning with the first issue of 2011. From that point in time, one of the goals of the journal has been to become a truly international journal. This paper aims to identify the position of CERM in its scholarly journal network based on the journal's metrics. Methods: The journal's metrics, including citations, countries of author affiliation, and countries of citing authors, Hirsch index, and proportion of funded articles, were gathered from Web of Science and analyzed. Results: The two-year impact factor of 2013 was calculated at 0.971 excluding self-citation, which corresponds to a Journal Citation Reports ranking of 85.9% in the category of obstetrics and gynecology. In 2012, 2013, and 2014, the total citations were 17, 68, and 85, respectively. Authors from nine countries contributed to CERM. Researchers from 25 countries cited CERM in their articles. The Hirsch index was six. Out of 88 original articles, 35 studies received funds (39.8%). Conclusion: Based on the journal metrics, changing the journal language to English was found to be successful in promoting CERM to international journal status.
Purpose: The purpose of this paper is to examine the ethical considerations that must be addressed in journals and discern the strategies that will elevate the quality of the journals. Research design, data, and methodology: This study utilized the past studies that were conducted in this field. Examples of journals were used to mark some of the key features of reputable journals, as well as the guidelines for KODISA. Results: This study has showed the importance of ethical considerations in journals for the best interests of the scholars and journal community as a whole. A clear set of outlines makes the journal a place for scholars to share their knowledge, as well as elevate the journal into a good standing in the academic world. Some of the key strategies in improving KODISA include inviting notable members of a field to share their knowledge and encouraging more scholars to contribute to this network. Conclusion: KODISA has a strong set of ethical considerations for the scholars that publish in their journals and will continue to improve its quality for the future. It includes improving its strategies and keeping up to date with the trends in the current field of discipline.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.21-32
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2024
This study analyzes the global literature on the black open-access phenomenon from 2011 to 2023. A bibliometric analysis was conducted using the Scopus database. The search strategy employed advanced queries with multiple synonymous terms to ensure exhaustive retrieval of relevant documents. The VOSviewer software was employed to visualize the co-occurrence networks. The findings reported 90 papers published during the study period. An evolving scholarly landscape was revealed, with heightened attention from 2016 onwards, peaking in 2017, 2021, and 2023. Articles constitute 83.3% of the total published documents. Singh and Srichandan are prolific authors, with 11.2% of the total publications. The United States contributes 18.9% of the papers, followed by India and Spain. Information Development and Scientometrics are pivotal journals in scholarly discussions about this scope, contributing 4.4% of publications. Co-occurrence network visualization revealed "Sci-Hub" and "open access" as the most used keywords in the global literature. The findings underscore the need for additional research to discover innovative business models to safeguard intellectual property rights while meeting researchers' evolving needs. The importance of this paper comes from being the first bibliometric study analyzing international literature related to this phenomenon, which provides a basis for future research efforts and policymaking.
기관 레포지터리는 각 기관의 지적 자산에 대하여 통합적인 수집, 관리, 보존 및 접근을 제공함과 동시에, 전세계적인 "Knowledge Bank"의 일부분으로써 지적 자산을 분배, 교환할 수 있는 장을 제공하기 위한 전략의 하나로써 고려되고 있다. 국내 기관 레포지터리의 대표적인 구축 사례로는 한국교육학술정보원(KERIS)의 "dCollection(국가지식생성및유통체계)" 사업을 소개하였다. 본 연구는 국내 대학이 기관 레포지터리를 안정적으로 적용하기 위한 과제들을 추출하였다. 본 연구의 결과는 국내 대학도서관이 기관 레포지터리를 구축하기 위한 단계별 전략으로 이용되어 현행 학술 커뮤니케이션에 대한 전적인 변화를 초래할 것으로 기대된다.
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권4호
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pp.6-11
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2013
It is but a short journey from citation indexing to citation analysis and thence to evaluative bibliometrics. This paper outlines the path and describes how the time-honored practice of affixing bibliographic references to scholarly articles has paved the way for a culture of accounting to establish itself in contemporary academia.
최근 생의학 분야의 학술 문헌이 기하급수적으로 급증함에 따라 관련 분야 연구자들은 선행 연구 및 연구 동향 파악에 어려움을 겪고 있다. 이에 효율적인 선행 연구 및 연구 동향 파악을 위한 정보 추출 기술이 요구되며, 학술 문헌의 정보 추출을 위한 개체인식 및 개체 간의 생의학 이벤트 추출 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이에 심층 학습(Deep Learning)의 기법 중 하나인 컨볼루션 네트워크(Convolutional Neural Networks, CNN) 모델을 기반으로 이벤트 내의 개체 유형 정보의 적용 위치와 함께, 이벤트 식별 및 분류를 고려하여 총 8가지의 모델을 구성하여 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 모델 중 최고성능을 보인 개체 유형 완전연결 모델이 이벤트 분류 실험에서 F-점수 72.09%의 높은 성능을 보였으나, 이벤트 추출 실험에서는 학습 컬렉션의 불균형 문제 및 이벤트 식별 모델의 성능 저조 등으로 인하여 F-점수 21.81%의 비교적 저조한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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