【摘 要】
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[目的/意义]回顾现有的睡美人文献识别方法,梳理不同方法的优缺点,尝试兼顾准确性与易操作性来改进睡美人文献的识别方法.[方法/过程]基于目前发展较为成熟的Bcp指数识别法,
【机 构】
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中国科学院西北生态环境资源研究院 兰州 730000;中国科学院兰州文献情报中心 兰州 730000;中国科学院大学 北京 100049
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[目的/意义]回顾现有的睡美人文献识别方法,梳理不同方法的优缺点,尝试兼顾准确性与易操作性来改进睡美人文献的识别方法.[方法/过程]基于目前发展较为成熟的Bcp指数识别法,借鉴其利用引文曲线“离散程度”进行识别这一核心思想,引入统计学中的“变异系数”概念,将其应用于不同引文曲线类型的区分,从而提出用以识别睡美人文献的PCV指数.[结果/结论]识别结果显示,PCV指教能够较为简单、准确地识别睡美人文献,且该方法对总被引次数具有较低的依赖性.
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