Аннотації

Модель оцінювання впливовості науковців за глобальною мережею цитування з урахуванням віку наукових результатів

Автор(и):
Huilin Xu
Автор(и) (англ)
Huilin Xu
Дата публікації:

06.10.2023

Анотація (укр):

У дослідженні розглядається актуальна задача розроблення моделі оцінювання впливовості науковців з врахуванням динаміки зміни публікаційної активності. У роботі формалізовано поняття інформаційного середовища науковця, зокрема впливовість науковця, предметний простір та показано зв'язок інформаційного простору із задачею вибору наукових партнерів. Також введено поняття динамічного інформаційного простору науковця і предметного наукового середовище науковця. Встановлено, що вони мають накопичувальний характер. У результаті розроблено модель оцінювання впливовості науковців за глобальною мережею цитування з урахуванням віку наукових результатів. Введення коефіцієнта старіння публікації дає змогу підвищити чутливість методу для оцінювання впливовості науковців. Розроблена модель дає змогу покращити співпрацю наукових колективів, що є основою аналізу їх продуктивності.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

The research considers the actual task of developing a model for evaluating the influence of scientists, taking into account the dynamics of changes in publishing activity. The paper formalizes the concept of the scientist's information environment, particularly the scientist's influence and the subject space. It shows the connection of the information space with choosing scientific partners. The concepts of the dynamic information space of a scientist and the subject scientific environment of a scientist are also introduced. It is established that they are accumulative in nature. As a result, a model for evaluating the influence of scientists based on the global citation network was developed, considering the age of scientific results. The introduction of the aging factor of the publication allows for increasing the sensitivity of the method for evaluating the influence of scientists. The developed model makes it possible to improve the cooperation of scientific teams, which is the basis of the analysis of their productivity.

Література:

  1. Xu, H., Kuchansky, A. & Gladka, M. (2021). Devising an individually oriented method for selection of scientific activity subjects for implementing scientific projects based on scientometric analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (114)), 93–100. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248040.
  2. Zhang, S. & Poulin, D. (1996). Partnership Management Within the Virtual Enterprise in a Network. International Conference on Engineering Management and Control, pp. 645–650.
  3. Talluri, S. & Baker, R. C. (1996). A quantitative framework for designing efficient business process alliances. International Conference on Engineering Management and Control, pp. 656–661.
  4. Chu, X. N., Tso, S. K., Zhang, W. J. & Li, Q. (2000). Partners Selection for Virtual Enterprises. Proceedings of the 3rd World Congress on Intelligent Control and Automation, pp. 164–168.
  5. Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual's scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(46), 16569-16572. https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.0507655102.
  6. Brin, S. & Page, L. (1998). The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer networks and ISDN systems, 30 (1-7), 107–117. https://doi.org/10.1016/S0169-7552(98)00110-X.
  7. Lages, J., Patt, A. & Shepelyansky, D. (2016). Wikipedia ranking of world universities. The European Physical Journal, 89, 69. https://doi.org/10.1140/epjb/e2016-60922-0.
  8. Kuchansky, A., Biloshchytskyi A., Andrashko Y., Biloshchytska S. & Faizullin, A. (2022). The Scientific Productivity of Collective Subjects Based on the Time-Weighted PageRank Method with Citation Intensity. Publications, 10(4), 40. https://doi.org/10.3390/publications10040040.

 

References:

  1. Xu, H., Kuchansky, A. & Gladka, M. (2021). Devising an individually oriented method for selection of scientific activity subjects for implementing scientific projects based on scientometric analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (114)), 93–100. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248040.
  2. Zhang, S. & Poulin, D. (1996). Partnership Management Within the Virtual Enterprise in a Network. International Conference on Engineering Management and Control, pp. 645–650.
  3. Talluri, S. & Baker, R. C. (1996). A quantitative framework for designing efficient business process alliances. International Conference on Engineering Management and Control, pp. 656–661.
  4. Chu, X. N., Tso, S. K., Zhang, W. J. & Li, Q. (2000). Partners Selection for Virtual Enterprises. Proceedings of the 3rd World Congress on Intelligent Control and Automation, pp. 164–168.
  5. Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual's scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(46), 16569-16572. https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.0507655102.
  6. Brin, S. & Page, L. (1998). The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer networks and ISDN systems, 30 (1-7), 107–117. https://doi.org/10.1016/S0169-7552(98)00110-X.
  7. Lages, J., Patt, A. & Shepelyansky, D. (2016). Wikipedia ranking of world universities. The European Physical Journal, 89, 69. https://doi.org/10.1140/epjb/e2016-60922-0.
  8. Kuchansky, A., Biloshchytskyi A., Andrashko Y., Biloshchytska S. & Faizullin, A. (2022). The Scientific Productivity of Collective Subjects Based on the Time-Weighted PageRank Method with Citation Intensity. Publications, 10(4), 40. https://doi.org/10.3390/publications10040040.