Семантометрия
Семанотометрия — метод для оценки научного исследования, предложенный Петром Кнотом и Драгомирой Германновой. Метод построен на предположении, что для оценки значимости публикации нужен полный текст[1][2]. В отличие от существующих библиометрии, вебометрики, альтметрии и других семантометрия не берёт во внимание измерение числа взаимодействий в сети научной коммуникации.
Гипотеза семантометрии утверждает, что значимость публикации А может определяться на основе семантической дистанции между публикациями, на которые ссылается А, и публикациями, которые ссылаются на А. В основе гипотезы лежит понимание того, как исследование полагается на существующее знание, чтобы создать новое знание, на котором в свою очередь можно будет построить ещё новые знания. Публикация вносит некий вклад в науку, если она создаёт связь между тем, что уже известно, и чем-то новым, которое можно будет развивать на основе этого знания. Публикация вносит высокий вклад, если она создаёт связь между более отдалёнными друг от друга областями науки.
Статья с высоким вкладом по методу семантометрии не нуждается в широком цитировании, однако, она должна подтолкнуть к изменениям в своей области или даже определять новую область. Например, это может быть внесение изменений в словарь в результате какой-то публикации[3].
ПримечанияПравить
- ↑ Knoth, Petr; Herrmannova, Drahomira (2014). “Towards Semantometrics: A New Semantic Similarity Based Measure for Assessing a Research Publication's Contribution”. D-Lib Magazine. 20 (11/12). DOI:10.1045/november2014-knoth. Архивировано из оригинала 2020-10-30. Дата обращения August 19, 2016. Используется устаревший параметр
|deadlink=
(справка) - ↑ Verena Weigert. Towards Full-Text Based Research Metrics: Exploring Semantometrics (неопр.). Library & Scholarly Futures. JISC (Joint Information Systems Committee) (13 июня 2016). Дата обращения: 19 августа 2016. Архивировано 31 октября 2020 года.
- ↑ Петр Кнот, Драгомира Германнова. К вопросу о семантометрии: новый критерий для оценки вклада научной публикации на основе семантического сходства // Международный форум по информатизации. — 2015. — Т. 40, № 1. — С. 3-8. — ISSN 0203-6460. Архивировано 31 октября 2020 года.
На эту статью не ссылаются другие статьи Википедии. |