Классификация данных: как делать осознанный выбор, ведущий к желаемым результатам
В данном международном отчёте описываются методы естественной категоризации областей знаний и научных исследований или, более конкретно, способы классификации публикаций в целях поиска, анализа, управления и выработки стратегии развития.
Мы рассказываем об истории классификации, которая, как правило, осуществлялась по принципу «сверху вниз», об особенностях эталонных мировых систем, используемых в продуктах Clarivate, и о появлении новых методов классификации «снизу верх», опирающихся непосредственно на данные научных исследований.
Некоторые выводы отчета
Классификация данных должна соответствовать потребностям пользователей: одних пользователей интересует эффективность научно-исследовательской деятельности, других — экономические или социальные выгоды, третьих — предметные области, четвертых — традиционные программы исследований.
Не все тематические кластеры научных публикаций, рассматриваемых в ходе оценки, в равной степени отражены в системах классификации, но необходимость сбалансированности оценки касается как уровня предметных областей, так и уровня региона.
Существует множество систем, которые относят журналы и (или) отдельную публикацию к разным категориям предметных областей, и ни одна из них не является однозначно правильной.
Если цитируемость нормализуется по мировым показателям, необходимо выбрать широкую или узкую систему классификации (для сравнения или для объединения данных по годам и дисциплинам).
Key Point 6
Euismod in pellentesque massa placerat duis ultricies lacus sed. Sit amet luctus venenatis lectus magna fringilla urna porttitor rhoncus.
- Отчет полностью переведен на русский язык
Заполните данную форму, чтобы загрузить отчет
Вас также могут заинтересовать:
«Руководство по наукометрии»
Другие отчеты ISI