文件名称：中国大学研究组合中跨学科性和多样性的科学计量学测量-研究论文
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更新时间：2024-06-30 00:44:28
diversity balance
目的：“跨学科”是科技政策的热门话题。 然而，“跨学科”的概念既抽象又复杂，因此很难用单一的指标来衡量。 文献中提出了多种衡量多样性和跨学科性的措施。 可以根据（跨）学科多样性对机构进行排名吗？ 设计/方法/方法：我们开发了一个例程 (interd_vb.exe)，它为任何数据矩阵输出高级多样性指标 Rao-Stirling (RS) 多样性和 DIV* 的值，以及多样性的标准度量，例如基尼系数、香农熵和辛普森指数。 作为一个实证例子，我们比较了 42 所“双一流”中国大学在网络科学学科类别 (WCs) 方面的研究组合。 结果：实证结果表明，DIV* 提供的结果比 RS 更符合直觉印象，特别是当结果基于依赖于样本的差异度量时。 基于全局差异矩阵的多样性值比基于局部地图的结果更加一致。研究限制：“跨学科”可以作为参考学科的（组）文档之间的书目耦合来操作。 然而，机构层面的多样性也可能表明全面性。 与影响（例如引用）不同，多样性和跨学科性是特定于上下文的，因此为评估提供了不同的（即第二个）维度。 政策或实际影响：操作化和量化迫使分析师明确自己的选择和选项。 尽管多样性指标的方程通常在数学上是透明的，但计算机代码方面的规范有助于分析人员进一步提高决策精度。 此外，我们的实证结果表明，大学在这第二个维度上并不倾向于同构。 尽管多样性不一定是大学的目标，但高度重视多样性可能会支持大学层面的跨学科政策。 原创性/价值：我们在公共领域引入了一种非商业应用，使研究人员和政策分析师能够使用各种指标来衡量“多样性”和“跨学科性”，尽可能涵盖任何文档集或网络结构（例如，合著者）。 据我们所知，这种使用多样性指标评估数据集的专业计算工具尚未在线提供。