基于大数据的h指数及其衍生指数的探索性因子分析研究

摘要：

h指数自2005年被Jorge E.Hirsch提出后,因其具有计算简单和适用范围广等特点而引发了学术界的广泛关注.许多研究者在h指数的基础上,对h指数进行修正,并提出了多种衍生指数.为深入了解这些同源性衍生指数间的关系,评估它们在不同层次人才评价中的应用效果,选择15种主要类h指数,以2008-2011年SCIE收录的农业科学领域114 643篇论文为研究对象,采用探索性因子分析方法对15种指数进行相关性分析,结果表明在大数据情况下A指数和m指数与作者论文质量密切相关；g指数、hw指数和R指数能更好地评价高产高被引作者；hw指数和x指数在评价高产低被引作者时效果较好；π指数、x指数、m指数、A指数、hw指数、e指数对低产高被引作者评价效果较好.

关键词：h指数、类h指数、人才评价、因子分析

所属期刊栏目：57

分类号：G350(情报学、情报工作)

在线出版日期：2013-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：110-115