2006年版中国期刊高被引指数 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:曾建勋

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2009-10

价格:120.00元

装帧:

isbn号码:9787502355647

丛书系列:

图书标签:

• 中国期刊
• 高被引
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2006年版中国期刊高被引指数：一份洞悉学术影响力的指南 《2006年版中国期刊高被引指数》并非一本包含具体研究论文或学术著作的书籍，而是一份旨在全面反映2006年度中国学术期刊影响力与学术贡献的权威性报告。它聚焦于“高被引”这一核心指标，通过严谨的数据分析和科学的评价体系，为学术界、科研机构、高校图书馆以及政策制定者提供了一份宝贵的参考工具。 报告的核心价值与目的： 本书的核心价值在于其对中国学术期刊在2006年所产生的学术影响力的量化评估。它通过对海量学术文献的引用关系进行梳理和统计，识别出在过去一年中，哪些期刊的论文获得了最广泛的关注和引用。这种“高被引”的特性，直接反映了这些期刊所发表的研究成果在当时学术界的影响深度和广度。 本书的出版旨在实现以下几个主要目的： 展现中国学术期刊的整体发展态势： 通过对高被引期刊的分析，可以窥见中国学术研究在特定年度的热点领域、前沿方向以及学科发展的重要趋势。 识别和表彰高水平学术成果： 高被引期刊及其刊载论文，代表了在该年度具有较高学术价值和学术影响力的研究成果，有助于引导学术研究的方向，并为相关领域的学者提供学习和借鉴的范例。 为学术评价提供客观依据： 该指数为学科评估、人才评价、项目立项等提供了重要的量化参考数据，有助于提升学术评价的科学性和客观性。 促进期刊的良性发展： 通过向期刊编辑部展示其在学术界的影响力排名，鼓励期刊提升办刊质量，加强学术内容建设，从而推动中国学术期刊的整体水平迈向更高。 服务于图书馆的馆藏决策： 图书馆可以根据期刊的高被引指数，优化期刊采购策略，优先引进具有高学术影响力的期刊，以更好地服务于师生和科研人员的需求。 为政策制定提供参考： 政府和科研管理部门可以利用报告中的数据，了解国家在不同学科领域的研究优势和不足，为科研政策的制定和资源配置提供科学依据。 报告的主要内容构成（基于“高被引指数”的性质推断）： 尽管本书不包含具体的学术论文，但其内容必然围绕着“2006年中国期刊高被引指数”展开，具体可能包括但不限于以下几个方面： 1. 指数的定义与方法论： 详细阐述“高被引指数”的计算方法，包括所选用的文献计量学指标（如总被引次数、篇均被引次数、核心被引文献等）以及数据来源（如引文数据库的范围和收录标准）。 解释指数的构建原则、评价周期（2006年度）以及数据处理的流程。 可能还会涉及对不同学科领域进行单独分析时，可能采用的学科分类标准和调整方法。 2. 2006年度中国期刊高被引总榜单： 发布2006年度中国期刊高被引指数的总排名，列出排名前列的期刊名称及其相应的指数数值。 榜单的呈现形式可能包含期刊的 ISSN号、主办单位、刊名以及所属学科领域等基本信息。 3. 学科领域分类榜单： 为了更精细地反映不同学科的研究现状，报告会根据学科领域将期刊进行分类，并发布各学科领域内的“高被引期刊”榜单。 这部分内容对于特定学科的研究者和管理者尤为重要，可以帮助他们了解自己在学科内部的影响力。常见的学科分类可能包括： 人文社会科学类： 文学、历史学、哲学、社会学、经济学、管理学、法学、教育学、心理学等。 自然科学类： 数学、物理学、化学、生物学、地学、天文学、信息科学等。 工程技术类： 机械工程、电气工程、计算机科学、土木工程、化学工程、材料科学等。 医学科学类： 基础医学、临床医学、药学、公共卫生等。 4. 高被引期刊的特征分析： 通过对高被引期刊的共性进行分析，揭示哪些类型的期刊更容易获得高被引。这可能包括： 发表的论文质量： 哪些期刊倾向于发表具有原创性、突破性和重大理论或实践意义的研究成果。 研究热点与前沿： 高被引期刊往往聚焦于当年学术研究的热点和前沿领域。 学术声誉与影响力： 长期积累的学术声誉和广泛的学术网络。 编辑水平与审稿质量： 严格的审稿制度和高水平的编辑团队。 传播与推广： 有效的学术传播和推广机制。 5. 引用分析与学术趋势解读： 报告可能会深入分析高被引论文的引用来源和引用去向，解读2006年度中国学术研究的整体趋势和学科交叉情况。 例如，哪些研究方向在当年得到了最多的关注？哪些研究成果被后来的研究广泛引用，推动了学科的发展？ 这部分内容有助于预测未来的研究方向和科研投入的重点。 6. 附录与补充说明： 可能包含期刊的详细引用数据、统计图表、术语解释、数据库说明等。 对于指数计算中可能存在的限制性因素或潜在的讨论点，也会在此处进行补充说明。 本书的读者对象： 科研人员： 了解自己在学科领域内的学术影响力，以及同行研究的现状与趋势。 高校教师与研究生： 学习高水平的学术研究方法，把握学科前沿。 高校与科研机构管理者： 为学科建设、人才引进、科研项目评审提供数据支持。 图书馆员： 优化期刊采购和馆藏建设，提升文献资源服务水平。 政府部门与政策制定者： 了解中国学术研究的整体实力和发展方向，为科技政策的制定提供参考。 学术期刊编辑与出版商： 评估期刊的办刊水平，明确改进方向。 社会各界关注中国学术发展的人士。 《2006年版中国期刊高被引指数》是一份严谨、客观、数据驱动的学术报告，它以量化的方式勾勒出2006年度中国学术期刊的“影响力版图”，为理解和推动中国学术研究的进步提供了不可或缺的洞察。

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这本书的装帧设计简直让人眼前一亮，那种沉稳大气的风格，光是放在书架上就觉得品味不俗。封面选用的纸张质感非常好，拿在手里沉甸甸的，透露出一种厚重感和专业性。我特别喜欢那种略带磨砂的触感，翻阅时指尖的触感很舒服，不像有些学术书籍，拿到手软塌塌的，让人提不起兴趣。内页的排版也做得相当讲究，字体大小适中，行距把握得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。而且，书中的图表和数据可视化做得非常精良，色彩搭配既专业又不失美观，能让人一眼就抓住重点。记得有一次，我需要快速定位某个时间段的引用趋势，那种清晰的图示结构，比起枯燥的文字描述效率高出太多了。这不仅仅是一本工具书，从设计层面来看，它更像是一件经过精心打磨的艺术品，体现了出版方对知识的尊重和对读者的关怀。这种对细节的执着，无疑也暗示了其内容的严谨性，让人对其中蕴含的学术价值更加充满期待。

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这本书的语言风格非常专业，但又不失清晰度，这在学术参考资料中是相当难得的平衡。我接触过一些同类书籍，它们的文字要么过于晦涩难懂，充满了只有“圈内人”才懂的行话；要么就是为了追求通俗而牺牲了严谨性。而这本则掌握了一个绝妙的度。它在解释复杂的统计概念和计算方法时，措辞精准、表述到位，确保了信息的准确性，同时，对于那些首次接触这些指标的读者，它也提供了足够的背景解释和案例说明，让概念的理解门槛大大降低。我特别欣赏它在描述研究方法的局限性时所表现出的坦诚态度。它没有夸大自己的数据覆盖范围或分析模型的完美性，而是客观地指出了数据采集和指数计算可能存在的偏差，这种科学的审慎态度，恰恰是优秀学术成果的标志。这种既自信又谦逊的叙事口吻，让读者在学习专业知识的同时，也吸收了一种严谨的学术批判精神。

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我印象最深的是它在内容组织上的逻辑严密性，简直就像一位经验丰富的大师在为你铺设一条通往知识核心的路径。它不是简单地罗列数据，而是建立了一个多维度的分析框架。初拿到手时，我还担心自己能否顺利消化这些复杂的学术指标，但很快我就发现，编者们巧妙地运用了层级结构，从宏观的学科领域划分，到中观的期刊层级分类，再到微观的单篇论文引用热度追踪，每一步都衔接得天衣无缝。阅读过程中，我感觉自己像是在进行一次结构化的知识探险，每翻过一个章节，都能清晰地看到自己对整个学术生态系统的理解又加深了一层。更赞的是，它提供了很多跨学科的比较视角，让我得以跳出自己熟悉的“一亩三分地”，去审视其他领域的研究热点是如何被引用的，这种视野的开阔，对我后续的研究思路启发极大。这种精心构建的知识地图，远超出了我预期的“工具书”范畴，更像是一本高阶的学术方法论指南。

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这本书的实用价值，简直是为我这种长期与文献打交道的“老学究”量身定做的“神器”。我通常需要在一堆海量信息中筛选出最具代表性和影响力的前沿研究，以往这常常是一项耗时耗力的体力活，但有了这本书作为参照，整个过程被极大地简化了。我不再需要凭感觉去判断一篇论文的价值，而是可以用书中提供的量化标准进行快速的“去粗取精”。比如，在准备一次重要的学术汇报时，我能够迅速锁定过去几年内某个细分方向上被引用频率最高的那几篇奠基性文章，确保我的论述基于最坚实的研究基础。这不仅仅是节省时间的问题，更重要的是，它极大地提高了我的决策质量和研究起点的高度。它帮助我构建了一个可靠的“学术雷达”，让我在信息爆炸的时代，依然能够精准地捕捉到那些真正能推动学科发展的核心脉络。说实话，自从开始使用它，我的文献综述部分效率至少提升了百分之四十。

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随着时间的推移，我越来越发现这本书的价值具有一种“时间沉积”的美感。尽管数据是某一特定年份的快照，但它所蕴含的方法论和对学术界演变的洞察，却具备了持久的参考价值。我时常会回翻几年前的版本，与最新的版本进行对比阅读，这种纵向的观察，让我能清晰地看到不同研究领域间的此消彼长，哪些曾经的“显学”逐渐沉寂，哪些新兴的研究方向正在崛起并占据高位。这种“历史感”的构建，对于理解学术潮流的内在驱动力至关重要。它不仅告诉我“现在什么最热”，更重要的是，它帮助我分析“为什么会热，以及这种热度会持续多久”。这种对动态过程的深刻洞察，使得这本书从一本静态的工具书，演变成了一部动态的学术史观察记录，每一次重读，都能发现新的维度和对未来趋势的预判线索，这是任何纯粹的在线数据库短期内都无法提供的深度体验。

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