Wiley

Khi đánh giá giảng viên, một trong những tiêu chí được xem xét là mức độ ảnh hưởng và chất lượng các ấn phẩm khoa học của họ. Mặc dù hầu hết các trường đại học đều quan tâm đến số lượng bài báo, chất lượng tạp chí công bố và ý kiến chuyên môn của đồng nghiệp, nhiều ủy ban tuyển dụng, đề bạt và xét thường trông cậy vào phân tích trích dẫn để có một đánh giá khách quan hơn về công trình của tác giả. Do đó, các giảng viên thường cố gắng nhận diện càng nhiều trích dẫn cho các ấn phẩm của mình nhằm đưa ra một bức tranh toàn diện về tác động học thuật của họ đối với giới nghiên cứu và chuyên môn. Tuy nhiên, các cơ sở dữ liệu trích dẫn của Viện Thông tin Khoa học (ISI), vốn thường được dùng làm khởi điểm hoặc thậm chí là nguồn duy nhất để xác định trích dẫn, lại có một số hạn chế, dẫn đến khả năng bỏ sót các trích dẫn của tác giả. Nghiên cứu này trình bày một nghiên cứu tình huống so sánh số lượng trích dẫn tìm thấy trong Scopus và Google Scholar với số lượng tìm được trong Web of Science (cổng tra cứu ba cơ sở dữ liệu trích dẫn của ISI) đối với các ấn phẩm của hai giảng viên toàn thời gian trong lĩnh vực Thư viện và Khoa học Thông tin. Bên cạnh đó, bài báo cũng giới thiệu tổng quan ngắn gọn về hệ thống nguyên mẫu có tên CiteSearch, vốn phân tích dữ liệu tổng hợp từ nhiều cơ sở dữ liệu trích dẫn để đưa ra các thước đo đánh giá chất lượng dựa trên trích dẫn.

While bibliographic coupling (BC) as a measure of relatedness between documents was proposed a full decade before co‐citation, interest in applying BC to mapping the intellectual structure of research areas has only recently resurged, perhaps because it allows researchers to circumvent problems of the so far dominant co‐citation analysis. Especially for mapping the intellectual structure of a research field as represented by its authors, author co‐citation analysis (ACA) has frequently been applied over the last two decades, but no author BC analysis has so far been attempted. In this paper, we define author BC and conduct an author BC analysis of the Information Science field using the same dataset as that used in our previous ACA study, which covers Information Science during 1996‐2005. We find that these two citation‐based author knowledge network analysis methods complement each other, with one providing a more realistic picture of the state of research within the IS field and the other revealing the structure of both internal and external influences on the IS research. In combination, the two methods provide a more comprehensive view of the intellectual structure of the IS field than either of them alone.