Scientific journals are currently the primary medium used by researchers to report their research findings. The transformation of print journals into e-journals has simplified the process of submissions to journals and also their access has become wider. Journals are usually published by commercial publishers, learned societies as well as Universities. There are different number of journals published from different countries. This paper attempts to explore whether the number of journals published from a country influences its research output. Scopus master journal list is analysed to identify journals published from 50 selected countries with significant volume of research output. The following relationship are analysed: (a) number of journals from a country and its research output, (b) growth rate of journals and research output for different countries, (c) global share of journals and research output for different countries, and (d) subject area-wise number of journals and research output in that subject area for different countries. Factors like journal packing density are also analysed. The results obtained show that for majority of the countries, the number of journals is positively correlated to their research output volume, though some other factors also play a role in growth of research output. The study at the end presents a discussion of the analytical outcomes and provides useful suggestions on policy perspectives for different countries.


翻译:目前,科学期刊是研究人员用来报告其研究成果的主要媒介,将印刷期刊转变为电子期刊简化了向期刊提交材料的过程,并扩大了其查阅范围。期刊通常由商业出版商、学会和大学出版。不同国家出版的期刊数量不同。本文试图探讨一个国家出版的期刊数量是否影响其研究成果。Scopus主期刊清单进行分析,以查明50个选定国家出版的期刊数量,其研究产出量很大。以下关系得到了分析:(a) 一个国家的期刊数量及其研究成果;(b) 不同国家的期刊和研究成果增长率;(c) 不同国家的期刊和研究成果的全球份额;(d) 不同国家在该主题领域出版的期刊和研究成果的主题领域数量。还分析了诸如期刊包装密度等因素。获得的结果显示,大多数国家的期刊数量与它们的研究成果数量呈正相关,尽管其他一些因素也在研究产出的增长中起到作用。最后的研究报告介绍了分析结果的讨论情况,并就不同国家的政策观点提出了有益的建议。

0
下载
关闭预览

相关内容

【课程推荐】 深度学习中的几何(Geometry of Deep Learning)
专知会员服务
57+阅读 · 2019年11月10日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员