《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》高被引論文的特征分析

文章編號" 1000-5269（2024）01-0119-06

DOI：10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2024.01.18

收稿日期：2023-10-11

基金項(xiàng)目：2023年度貴州大學(xué)人文社會科學(xué)資助項(xiàng)目（GDZX2023015，GDZX2023014）

作者簡介：于慧梅（1987—），女，副編審，博士，研究方向：學(xué)術(shù)論文編輯、期刊出版，E-mail：hmyu@gzu.edu.cn.

*通訊作者：楊" 洋，E-mail：492294436@qq.com.

摘" 要：為研究《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》高被引論文特征，采用文獻(xiàn)計(jì)量方法統(tǒng)計(jì)研究數(shù)據(jù)，通過百分比方法確定高被引論文，論文基于高被引論文本身（論文類型、學(xué)科分布、基金資助情況、論文篇幅、參考文獻(xiàn)數(shù)量）和作者情況（作者單位數(shù)量及第一作者單位類型、作者數(shù)量、第一作者職稱學(xué)歷）兩大方面分析了《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年發(fā)表的74篇高被引論文特征。研究結(jié)果表明：74篇高被引論文總被引1 801次，論文本身方面以研究型論文（49篇）、計(jì)算機(jī)技術(shù)科學(xué)（23篇）、國家自然科學(xué)基金（38篇）、篇幅4～5頁（41篇）、參考文獻(xiàn)數(shù)量1～10篇（33篇）數(shù)量居多；論文作者方面以作者單位數(shù)量1個（41篇）、作者數(shù)量2～4個（50篇）、本科高校（67篇）、在讀研究生（41）數(shù)量居多。研究結(jié)果可為編輯人員在今后的期刊選題策劃和組稿選稿等工作中提供參考。

關(guān)鍵詞：《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》；高被引論文；文獻(xiàn)計(jì)量；下載量

中圖分類號：G237.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

被引頻次在一定程度上反映論文受關(guān)注的程度，進(jìn)而決定著其所在領(lǐng)域的學(xué)術(shù)價(jià)值［1］，高被引論文是指基于被引用頻次數(shù)據(jù)，按照一定的確定方法定義的高水平學(xué)術(shù)論文［2］。高被引論文的質(zhì)量決定了科技期刊學(xué)術(shù)影響力和競爭力，期刊刊載高被引論文數(shù)量越多，說明期刊的學(xué)術(shù)質(zhì)量越高，其學(xué)術(shù)影響力越大、競爭力越強(qiáng)［3］。通過文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)已有較多研究者對高被引論文的特征進(jìn)行分析，并提出諸多提高期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量的建議。研究內(nèi)容主要包括：張曉麗等［4］基于學(xué)科分布、作者身份、基金資助情況幾方面，分析了《東南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 》2001—2010 年高被引論文特征，并針對高校學(xué)報(bào)作者群體相對穩(wěn)定的特點(diǎn)，從專家審稿、組織吸引優(yōu)質(zhì)稿源、稿件遴選等方面給出相應(yīng)的措施；任湘等［5］重點(diǎn)對 1979—2012 年高被引論文的被引頻次、學(xué)科分布、作者及作者機(jī)構(gòu)分布進(jìn)行分析，并從刊載內(nèi)容、出版形式和出版體制等方面給出相應(yīng)改革建議；徐婷婷等［6］基于中國知網(wǎng)、萬方和維普數(shù)據(jù)庫的綜合結(jié)果 ，并細(xì)化高被引論文的不同類型，分析《環(huán)境污染與防治》高被引論文與發(fā)表時間、第一作者、文章內(nèi)容特征的關(guān)系，研究表明高被引論文需要時間積累，高被引論文第一作者主要為華東和華北地區(qū)省會城市或直轄市高校、科研院所的在讀研究生，環(huán)境管理類論文較易成為高被引論文，研究報(bào)告的高被引率明顯提高；王際科等［7］基于作者地區(qū)分布、內(nèi)外稿分布、第一作者的職稱及學(xué)歷、基金資助情況、欄目分布、文獻(xiàn)類型等方面，分析了《魯東大學(xué)學(xué)報(bào)（ 自然科學(xué)版） 》2008—2012 年高被引論文特征；于輝等［8］基于合著情況、第一作者、學(xué)科領(lǐng)域分布、基金資助、作者機(jī)構(gòu)分布和歷年最高被引論文情況等方面，對《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2001—2020 年高被引論文共性特征進(jìn)行分析研究。

受上述文獻(xiàn)啟發(fā)，論文基于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫檢索功能，采用百分比法確定高被引論文，從高被引論文本身（論文類型、學(xué)科分布、基金資助情況、論文篇幅、參考文獻(xiàn)數(shù)量）和作者情況（作者單位數(shù)量及第一作者單位類型、作者數(shù)量、第一作者職稱學(xué)歷）兩大方面分析了《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年高被引論文特征，以期為編輯人員在今后期刊選題策劃、組稿、選稿等工作中提供參考依據(jù)。

1" 研究方法與內(nèi)容

1.1" 數(shù)據(jù)來源

利用中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)檢索功能，于2023年09月16日在中國知網(wǎng)“高級檢索”功能中，設(shè)置“文獻(xiàn)來源”為“貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）”“時間范圍”為“2011年1月1日—2020年12月31日”檢索文獻(xiàn)，以被引“降序”排列，獲取論文被引用數(shù)據(jù)。

1.2" 高被引論文確定

論文采取百分比法選取高被引論文，《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》在研究范圍內(nèi)共發(fā)表論文1 664 篇，其中，被引用論文1 366篇，按照百分比法取引用頻次較高的5%作為高被引論文，計(jì)算得排名前68篇為高被引論文，第68篇引用次數(shù)為17次，第69～74篇論文的引用次數(shù)也為17次，也被確定為高被引論文，綜上所述，確定本研究高被引論文樣本為74篇，高被引頻次≥17次。

1.3" 研究內(nèi)容

論文統(tǒng)計(jì)分析《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年高被引論文特征，首先，基于期刊載文量、高被引論文下載量整體情況分析；其次，基于論文本身高被引特征分析，包括高被引論文類型、學(xué)科分布、基金資助、篇幅、參考文獻(xiàn)數(shù)量分析；最后，基于作者高被引論文特征分析，包括高被引論文作者單位數(shù)量、第一作者單位類型、作者數(shù)量、第一作者職稱學(xué)歷分析，正文中的“研究范圍”指“《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年”。

1.4" 數(shù)據(jù)處理

采用WPS Office 2016 辦公軟件統(tǒng)計(jì)、分析數(shù)據(jù)并制圖。圖名、表名中的“研究對象”指“《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年高被引論文”。

2" 研究結(jié)果與分析

2.1" 基于研究范圍載文量、高被引論文下載量整體分析

作為論文引用的直觀數(shù)據(jù)，論文的下載量也可以在一定程度上反映該論文被關(guān)注的程度，通常情況下，下載量越大，關(guān)注程度越高，同時可能伴隨著高引用概率。為了解研究范圍載文量及高被引論文下載量整體情況，分年度統(tǒng)計(jì)分析了載文量和高被引論文下載量，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，研究范圍內(nèi)發(fā)表論文篇數(shù)為1 664篇，載文量以2011年最多，為199篇；2020年最少，為124篇，總體上載文量每年逐漸減少，呈遞減趨勢。1 664篇論文中有1 366篇被引用，單篇最高引用頻次為77次。

按照1.2高被引論文確定，選取了74篇論文作為高被引論文，與表1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相符。高被引論文的總被引1 801次，其中，以2011年最高，達(dá)381次，其次為2013年277次，最少為2015年89次。值得指出的是2020年高被引論文僅有4篇，但其總被引量達(dá)127次，總下載量達(dá)8 912次，單篇下載量達(dá)5 091次，篇均下載量達(dá)2 228次，總下載量、單篇下載量、篇均下載量均達(dá)到最高。

2.2" 基于論文本身高被引特征分析

2.2.1" 高被引論文類型分析

本研究將高被引論文分為綜述型論文、研究型論文和應(yīng)用型論文3種。圖1所示為研究對象的高被引論文不同論文類型柱狀圖。

由圖1分析可知，高被引論文以研究型論文居多，其次是應(yīng)用型論文，最少是綜述性論文，占高被引論文總數(shù)分別為66.22%、24.32%、9.46%。上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果與文獻(xiàn)［9］研究結(jié)論不一致，主要原因是《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》綜述型論文刊發(fā)量較少，而研究型論文刊發(fā)量較多，限于論文研究方向，不做深入研究，有待于下一步深入研究，統(tǒng)計(jì)各種類型論文的刊發(fā)量，探索高被引論文占所屬論文類型的比例。

2.2.2" 高被引論文學(xué)科分布分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基本情況，結(jié)合《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》征稿簡介，本研究將高被引論文學(xué)科設(shè)置確定為基礎(chǔ)科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)科學(xué)、建筑科學(xué)、交通運(yùn)輸科學(xué)、環(huán)境與安全科學(xué)、地球科學(xué)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、其他。圖2所示為研究對象的高被引論文學(xué)科分布柱狀圖。

由圖2分析可知，研究范圍內(nèi)高被引論文按照學(xué)科排序從高至低依次為計(jì)算機(jī)技術(shù)、建筑科學(xué)、交通運(yùn)輸、基礎(chǔ)科學(xué)和地球科學(xué)、環(huán)境安全和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，占高被引論文總數(shù)分別為31.08%、16.22%、12.16%、9.46%、9.46%、6.67%、6.67%。可見，計(jì)算機(jī)技術(shù)、建筑科學(xué)、交通運(yùn)輸具有較大的學(xué)科優(yōu)勢。

2.2.3" 高被引論文基金資助分析

基金項(xiàng)目經(jīng)過同行專家嚴(yán)格評審、評議，代表一個研究領(lǐng)域的新動態(tài)，基于該項(xiàng)目產(chǎn)出的學(xué)術(shù)論文具有創(chuàng)新性強(qiáng)和學(xué)術(shù)價(jià)值高的可能性比較大［10］。為分析研究范圍內(nèi)高被引論文受基金資助情況，按照資金資助類別為國家級、省部級、其他、無4種情況統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3所示。

由表3分析可知，在研究范圍內(nèi)高被引論文中，受國家自然科學(xué)基金資助的論文最多38篇，占高被引論文總數(shù)51.35%，其次為省部級基金資助論文20篇，占高被引論文總數(shù)27.03%。這是由于《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》作者群體主要是高校的研究團(tuán)隊(duì)，相關(guān)科研項(xiàng)目受國家級、省部級資助較多。值得注意的是《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》高被引論文中有9篇論文沒有受到任何資助，而《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》刊發(fā)的論文中無基金資助的論文基數(shù)小，可見，沒有基金資助的論文，只要其學(xué)術(shù)質(zhì)量高，也有可能獲得較高的關(guān)注度和引用次數(shù)，成為高被引論文。

2.2.4" 高被引論文篇幅分析

論文篇幅可以體現(xiàn)論文研究的信息量。對于期刊而言，論文篇幅過短承載信息量減少，同時刊發(fā)基數(shù)增大；論文篇幅過長刊發(fā)量減少，在不能保證每一篇都是高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文的同時，引用次數(shù)減少，理論上兩種情況都不利于期刊發(fā)展。因此，有必要研究論文篇幅和論文被引用的關(guān)系。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，本文將論文研究篇幅分為3頁及以下、4～5頁、6～7頁、8頁及以上，統(tǒng)計(jì)各頁數(shù)段高被引論文的數(shù)量，結(jié)果如圖4所示。

由圖4分析可知，研究范圍內(nèi)高被引論文數(shù)量以4～5頁居多，達(dá)41篇，占高被引論文總數(shù)超過50%，其次為6～7頁，為24篇，占高被引論文總數(shù)32.43%。相比較而言，過短篇幅、長篇幅論文成為高被引論文概率更低。

2.2.5" 高被引論文參考文獻(xiàn)數(shù)量分析

通常為了清楚闡釋學(xué)術(shù)論文研究意義，學(xué)術(shù)論文均需要著錄參考文獻(xiàn)，研究發(fā)現(xiàn)，參考文獻(xiàn)數(shù)量越多，論文被引次數(shù)越多，篇均參考文獻(xiàn)數(shù)量與平均總被引數(shù)呈較好的線性關(guān)系［11］。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，論文將參考文獻(xiàn)數(shù)量設(shè)置為0篇、1～10篇、11～20篇、21～30篇、30篇及以上，統(tǒng)計(jì)各篇數(shù)段高被引論文的數(shù)量，結(jié)果如圖5所示。

根據(jù)圖5分析可知，當(dāng)參考文獻(xiàn)數(shù)量為1～10篇時，高被引論文數(shù)量最多，達(dá)33篇，占高被引論文總數(shù)的44.59%；當(dāng)參考文獻(xiàn)數(shù)量為11～20篇時，高被引論文數(shù)量為25篇，占高被引論文總數(shù)的33.78%；之后隨著參考文獻(xiàn)數(shù)量增加，高被引論文數(shù)量逐漸減少。值得注意的是，統(tǒng)計(jì)的高被引論文中，有1篇學(xué)術(shù)論文參考論文數(shù)量為0，而《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》刊發(fā)的學(xué)術(shù)論文中絕大多數(shù)學(xué)術(shù)論文均著錄參考文獻(xiàn)，為進(jìn)一步研究，分析參考文獻(xiàn)數(shù)量為0的論文發(fā)現(xiàn)［12］，該論文為“首次發(fā)現(xiàn)”新礦體，對深刻認(rèn)識和評價(jià)貴州的礦產(chǎn)資源有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。可見，雖然學(xué)術(shù)論文沒有著錄參考文獻(xiàn)，只要論文具備創(chuàng)新性仍能得到同行學(xué)者的關(guān)注。

2.3" 基于作者高被引論文特征分析

2.3.1" 高被引論文作者單位數(shù)量及第一作者單位類型分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，將論文作者單位數(shù)量按照1、2、3、4個劃分，不同作者單位數(shù)量對應(yīng)的高被引論文篇數(shù)統(tǒng)計(jì)如圖6所示。

根據(jù)圖6分析可知，當(dāng)作者單位為1個時，高被引論文數(shù)量最多，為41篇，占高被引論文總數(shù)的55.41%；當(dāng)作者單位為2個時，高被引論文數(shù)量為28篇，占高被引論文總數(shù)的37.84%；當(dāng)作者單位增加至3、4個，高被引論文數(shù)量急劇減少。可見，更多的作者單位數(shù)量，并不能為論文的高引用帶來積極的影響。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，將論文第一作者單位類型劃分為大專院校、本科高校（校內(nèi)）、本科高校（校外）、企業(yè)4種類型，不同第一作者單位類型對應(yīng)的高被引論文篇數(shù)統(tǒng)計(jì)如圖7所示。

由圖7分析可知，研究范圍內(nèi)的高被引論文數(shù)量以貴州大學(xué)校內(nèi)論文居多，達(dá)47篇，占高被引論文總數(shù)超過63.51%，其次為其他本科高校，為20篇，占高被引論文總數(shù)27.03%。大專院校、企業(yè)論文的高被引論文數(shù)量急劇減少。

2.3.2" 高被引論文作者數(shù)量分析

將論文第一作者數(shù)量劃分為1、2～4、5～7、8個及以上，不同作者數(shù)量對應(yīng)的高被引論文篇數(shù)統(tǒng)計(jì)如圖8所示。

由圖8分析可知，當(dāng)作者數(shù)量為2～4個時，高被引論文數(shù)量最多，達(dá)50篇，占高被引論文總數(shù)的67.57%；當(dāng)作者數(shù)量為5～7個時，高被引論文數(shù)量為19篇，占高被引論文總數(shù)的25.68%；當(dāng)作者數(shù)量增至8個及以上，高被引論文數(shù)量急劇減少。可見，當(dāng)作者數(shù)量在2～7個范圍時，高被引論文數(shù)量所占比例較高。

2.3.3" 高被引論文第一作者職稱學(xué)歷分析

《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》基本上只刊發(fā)在讀碩士及碩士研究生學(xué)歷以上的研究論文。表2為研究對象的第一作者職稱和學(xué)歷統(tǒng)計(jì)情況。

由表2分析可知，占高被引論文總數(shù)最高的作者是在讀碩士發(fā)表的論文，由此可見，論文被引次數(shù)與論文第一作者是否具有職稱，沒有顯著關(guān)系。從第一作者職稱分析，高被引論文中高級職稱10篇、副高級職稱9篇、中級職稱7篇（工程師計(jì)入中級）、初級職稱2篇，由此可見，隨著職稱的上升，高被引論文篇數(shù)增加。從第一作者學(xué)歷分析，高被引論文中博士研究生和碩士研究生均為14篇，沒有差異。

3" 結(jié)論

論文通過對《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年發(fā)表的74篇高被引論文特征分析，得到以下結(jié)論：

1）《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2011—2020年發(fā)表論文篇數(shù)為1 664篇，被引用1 366篇，采用百分比方法確定高被引論文74篇；

2）論文本身方面，高被引論文中以研究型論文、計(jì)算機(jī)技術(shù)科學(xué)、國家自然科學(xué)基金資助、篇幅為4～5頁、參考文獻(xiàn)數(shù)量1～10篇數(shù)量居多；

3）論文作者方面，高被引論文種以作者單位數(shù)量1個、作者數(shù)量2～4個、本科高校、在讀研究生數(shù)量居多。

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（責(zé)任編輯：曾" 晶）

Characteristic Analysis of Highly Cited Papers of

Journal of Guizhou University（Natural Sciences）

YU Huimei1， YANG Yang*1， MA Chengyan2

（1.Journal Editorial Department， Guizhou University， Guiyang 550025， China;2.School of Economics， Guizhou University， Guiyang 550025， China）

Abstract：

In order to study the characteristics of highly cited papers of Journal of Guizhou University（Natural Sciences） ，the bibliometric method was used to collect research data， and the highly cited papers were determined by percentage method. This paper analyzes the characteristics of 74 highly cited papers published in Journal of Guizhou University （Natural Sciences） from 2011 to 2020 based on two aspects： the papers themselves （paper types， subject distribution， fund type， number of pages， number of references） and the authors （number of author affiliations and first author affiliations， number of authors， the professional title and educational background of first author）. The results show that 74 highly cited papers are cited 1801 times in total. Most of the papers are characterized by the paper type of research papers （49 pieces）， the research subject of computer science （23 pieces）， the fund resource of National Natural Science Foundation （38 pieces）， the length of 4-5 pages （41 pieces）， and the number of references 1 to 10 （33 pieces）. Also， in most papers， the number of author affiliations is 1 （41 pieces）， the number of authors are 2～4 （50 pieces）， among whom most are college undergraduates （67 pieces）， and postgraduates （41 pieces）. This study can provide references for the topic selection， planning and soliciting contributions in the future.

Key words：

Journal of Guizhou University（Natural Sciences）; highly cited papers; bibliometrics; downloads