Статистические методы оценки квартилей научных конференций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлены результаты оценки квартилей научных конференций, выставленных ведущими рейтинговыми агентствами. Оценки получены на основе применения трёх методов многомерного статистического анализа: линейной регрессии, дискриминантного анализа и нейронных сетей. Для оценки использовалась обучающая выборка, включающая следующие факторы: возраст и периодичность конференции, количество участников и количество докладов, публикационная активность организаторов конференции, цитируемость докладов. В результате проведённого исследования линейная регрессионная модель подтвердила верность выставленных квартилей для 77% конференций, в то время как методы нейронных сетей и дискриминантного анализа дали близкие результаты, подтвердив верность выставленных квартилей для 81 и 85% конференций соответственно.

Об авторах

А. М. Ермолаева

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: ermolaeva-am@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-6107-6461

Assistant of Probability Theory and Cyber Security

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, 117198, Российская Федерация

Список литературы

  1. Journal Quartiles https://www.manuscriptedit.com/scholar-hangout/quartilesof-the-journals-and-the-secret-of-publishing/.
  2. Garfield, E. Citation indexes for science: A new dimension in documentation through association of ideas. Science 122, 108-111 (1955).
  3. Bergstrom, C. T., West, J. D. & Wiseman, M. A. The eigenfactor metrics. Journal of neuroscience 28, 11433-11434 (2008).
  4. Moed, H. F. Measuring contextual citation impact of scientific journals. Journal of informetrics 4, 265-277. doi: 10.1016/j.joi.2010.01.002 (2010).
  5. González-Pereira, B., Guerrero-Bote, V. P. & Moya-Anegón, F. A new approach to the metric of journals’ scientific prestige: The SJR indicator. Journal of informetrics 4, 379-391. doi:10. 1016/j.joi.2010.03.002 (2010).
  6. Kim, K. & Chung, Y. Overview of journal metrics. Science Editing 5, 16-20 (2018).
  7. Freyne, J., Coyle, L., Smyth, B. & Cunningham, P. Relative status of journal and conference publications in computer science. Communications of the ACM 53, 124-132. doi: 10.1145/1839676.1839701 (2010).
  8. Jahja, I., Effendy, S. & Yap, R. H. Experiments on rating conferences with CORE and DBLP. D-Lib Magazine 20. doi: 10.1045/november14-jahja (2014).
  9. Meho, L. I. Using Scopus’s CiteScore for assessing the quality of computer science conferences. Journal of Informetrics 13, 419-433. doi: 10.1016/j.joi.2019.02.006 (2019).
  10. Effendy, S. & Yap, R. H. C. Investigations on rating computer sciences conferences
  11. Lee, D. H. Predictive power of conference-related factors on citation rates of conference papers. Scientometrics 118, 281-304. doi: 10.1007/s11192-018-2943-z (2019).
  12. Core conference ranking http://portal.core.edu.au/conf-ranks/.
  13. CCF conference ranking https://www.ccf.org.cn/en/.
  14. Microsoft Academic’s field ratings for conferences https://www.microsoft.com/en-us/research/project/academic/articles/microsoft-academic-analytics/.
  15. Vrettas, G. & Sanderson, M. Conferences versus journals in computer science. Journal of the Association for Information Science and Technology 66, 2674-2684 (2015).
  16. Li, X., Rong, W., Shi, H., Tang, J. & Xiong, Z. The impact of conference ranking systems in computer science: A comparative regression analysis. Scientometrics 116, 879-907. doi:10. 1007/s11192-018-2763-1 (2018).
  17. Küngas, P., Karus, S., Vakulenko, S., Dumas, M., Parra, C. & Casati, F. Reverse-engineering conference rankings: what does it take to make a reputable conference? Scientometrics 96, 651-665. doi: 10.1007/s11192-012-0938-8 (2013).
  18. Steck, H. Evaluation of recommendations: rating-prediction and ranking in Proceedings of the 7th ACM conference on Recommender systems (2013), 213-220. doi: 10.1145/2507157.2507160.
  19. Chowdhury, G. R., Al Abid, F. B., Rahman, M. A., Masum, A. K. M. & Hassan, M. M. Prediction of upcoming conferences ranking in Bangladesh based on analytic network process and machine learning in 2018 International Conference on Innovations in Science, Engineering and Technology (ICISET) (2018), 463-467. doi: 10.1109/ICISET.2018.8745590.
  20. Udupi, P. K., Dattana, V., Netravathi, P. & Pandey, J. Predicting global ranking of universities across the world using machine learning regression technique in SHS Web of Conferences 156 (2023), 04001.
  21. Scopus https://www.scopus.com.
  22. DBLP https://dblp.org/.
  23. Google Scholar https://scholar.google.com/.
  24. Kobzar, A. I. Applied mathematical statistics (Fizmatlit, 2006).
  25. Orlova, I. V., Kontsevaya, N. V., Turundaevsky, V. B., Urodovskikh, V. N. & Filonova, E. S. Multidimensional statistical analysis in economic problems: computer modeling in SPSS (textbook). International Journal of Applied and Fundamental Research, 248-250 (2014).
  26. Gafarov, F. M., Galimyanov, A. F., et al. Artificial neural networks and applications 2018.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».