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论文基于2013—2017年中国科学技术信息研究所发布的《中国科技期刊引证报告（核心版）》和《中国科技期刊引证报告（扩刊版）》,《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司、中国科学文献计量评价研究中心和清华大学图书馆联合发布的《中国学术期刊影响因子年报》以及中国科学院文献情报中心的中国科学引文数据库（CSCD）中统计的《自然资源学报》的总被引频次、影响因子等相关引证指标,分析了近5年来《自然资源学报》一些重要引证指标的变化;同时梳理了《自然资源学报》近5年来被数据库收录情况、获奖情况以及发表的学术论文获奖和被媒体报道、转载情况,总结了2013—2017年间《自然资源学报》的办刊进展。结果表明：1）《自然资源学报》2016年核心影响因子、扩展影响因子和复合影响因子分别达到1.912、2.565、3.250,近5年来的增长率分别达到47.0%、46.4%、33.8%,在资源科学期刊领域排名稳居前列;2）《自然资源学报》已被国内重要数据库和检索系统全部收录,并在2016年被收录在EBSCO最新研发的数据库Academic Search Ultimate;3）2013—2017年间,《自然资源学报》共获得了15项学术期刊领域奖项,2013—2017年连续获得中国科协精品科技期刊工程项目支持,并于2014、2015年获得中国科学院科学出版三等基金资助;4）2013—2017年间,《自然资源学报》共有65篇论文入选中国精品科技期刊顶尖学术论文,多篇论文被媒体报道和转载。通过对2013—2017年《自然资源学报》发展状况的分析,为期刊未来的发展提供科学依据,为我国资源科学期刊质量的提升提供参考。 相似文献
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据中国科学技术信息研究所《2012年版中国科技期刊引证报告(核心版)》,2011年《自然资源学报》的影响因子为1.165,总被引频次为2 809,分别为环境科学技术类期刊第2名和第6名,在全国1 998种期刊中分别排名为第67名和第128名;据中国科学引文数据库,《自然资源学报》2011年的影响因子和总被引频次分别为1.008 9和2 502;据中国科学文献计量评价研究中心、清华大学图书馆和中国学术期刊电子杂志社《2012中国学术期刊影响因子年报&国际引证报告》,《自然资源学报》2011年的影响因子和总被引频次分别为2.225和7 635,影响因子在资源科学类期刊中居第一,Web即年下载率为98,Web下载量为17.53万次。下面分别对2011年《自然资源学报》被引论文、被引第一作者、引用《自然资源学报》的期刊及被引论文发表年份进行统计(以下数据除特别说明外,均来源于中国科学技术信息研究所《2012年版中国科技期刊引证报告(核心版)》)。 相似文献
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为达到减少零被引论文发表数量、提高期刊质量与影响力的目的,在中国知网中检索了《自然资源学报》1986—2015年发表的论文作为研究的源数据,从刊文量及零被引率的变化、下载频次分布、作者情况、基金资助情况、所属学科领域等5个方面对零被引论文进行了详细的分析。研究结果表明：1）从季刊到双月刊和月刊,刊文量增加了,但零被引论文比例却没有随刊文量的增加而增加;2）零被引论文虽暂未被引用,但仍然存在一定程度的下载量,将来有可能被引,但也是低被引论文;3）作者分布方面,学生占比较大,因博士研究生是发文主流导致零被引论文中博士研究生人数多于硕士研究生,初、中级职称多于副高级、高级职称,由于高等院校和研究院所是投稿主力,因发文基数大导致零被引论文中高等院校和研究院所多于地方机构,作者群人数以1人为主,机构数量以1个为主;4）论文被引与否和基金资助数量和类别相关性不大;5）零被引论文学科分布以土壤学、地学、气象学和环境生物学为主。最后提出相应对策,建议通过“作者-审稿专家-编辑协同控制”过程,减少科技期刊零被引论文的产生,从而提高科技期刊的学术水平和影响力。 相似文献
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长江上游月降水人工神经网络预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60 a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示：人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。〖 相似文献
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