基于改进CARS模型的学术文献被引频次影响因素分析

作     者：高丹 李秀霞 周娜 GAO Dan;LI XiuXia;ZHOU Na

作者机构：曲阜师范大学传媒学院日照276826 

出 版 物：《数字图书馆论坛》 (Digital Library Forum)

年 卷 期：2018年第10期

页      面：18-24页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：国家社会科学基金项目"文献内容分析与引文分析融合的知识挖掘与发现研究"(编号:16BTQ074)资助 

主　　题：引言结构 被引频次 CARS模型 引言词表 

摘      要：为丰富学术文献引言结构的研究,规范学术文献的引言写作,本文探究引言结构对学术文献被引频次的影响,以提高其学术影响力。以Web of Science为数据来源,分析图书情报领域文献的引言结构,将CARS模型简化为阐述重要性文献综述研究不足研究目的预示重要结果论文结构6个语步,并构建引言结构词表。通过Python编程过滤引言结构词表,将学术文献引言部分各语步的词表重合率与对应文献的被引频次进行相关性分析。研究发现,研究不足预示重要结果阐述重要性语步的词表重合率与被引频次呈现较强相关性,表明这3个语步的写作规范度可作为影响被引频次的指标。