Suppr超能文献

通过广泛使用拉奥-斯特林多样性指数分析机构的跨学科性。

Analysing Institutions Interdisciplinarity by Extensive Use of Rao-Stirling Diversity Index.

作者信息

Cassi Lorenzo, Champeimont Raphaël, Mescheba Wilfriedo, de Turckheim Élisabeth

机构信息

Observatoire des Sciences et Techniques, HCERES, Paris, France.

Paris School of Economics, Université Paris 1, Paris, France.

出版信息

PLoS One. 2017 Jan 23;12(1):e0170296. doi: 10.1371/journal.pone.0170296. eCollection 2017.

Abstract

This paper shows how the Rao-Stirling diversity index may be extensively used for positioning and comparing institutions interdisciplinary practices. Two decompositions of this index make it possible to explore different components of the diversity of the cited references in a corpus of publications. The paper aims at demonstrating how these bibliometric tools can be used for comparing institutions in a research field by highlighting collaboration orientations and institutions strategies. To make the method available and easy to use for indicator users, this paper first recalls a previous result on the decomposition of the Rao-Stirling index into multidisciplinarity and interdisciplinarity components, then proposes a new decomposition to further explore the profile of research collaborations and finally presents an application to Neuroscience research in French universities.

摘要

本文展示了如何广泛使用饶-斯特林多样性指数来定位和比较机构的跨学科实践。该指数的两种分解方式使得探索出版物语料库中被引用参考文献多样性的不同组成部分成为可能。本文旨在通过突出合作方向和机构策略,展示这些文献计量工具如何用于比较研究领域中的机构。为了使该方法对指标用户可用且易于使用,本文首先回顾了之前关于将饶-斯特林指数分解为多学科和跨学科组成部分的结果,然后提出一种新的分解方法以进一步探索研究合作的概况,最后展示了在法国大学神经科学研究中的应用。

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