This study analyzes the novelty distribution of scholarly papers in the field of Library and Information Science (LIS) in China, with a focus on differences across journals, research topics, and time periods. Articles published in Chinese LIS journals indexed by the Chinese Social Sciences Citation Index (CSSCI) from 2000 to 2022 were collected as the research sample. BERTopic was applied to paper abstracts to identify research topics, and novelty scores were calculated based on the combinatorial innovation theory of reference pairs cited by focal papers. The study then examined the novelty of papers under different topics and further analyzed author collaboration patterns to explain how collaboration may be associated with paper novelty. The results show that archival research topics generally have lower novelty, whereas topics related to journal evaluation and patent technology display higher novelty in Chinese LIS research. Overall, the novelty of papers in this field has gradually increased over time. Papers with different topics and novelty levels also show distinct collaboration patterns: low-novelty topics are more often associated with solo authorship, while high-novelty topics tend to involve a higher proportion of inter-institutional collaboration. This study reveals the topic-level characteristics and temporal trends of novelty in Chinese LIS research and provides a new perspective for understanding how research topics and collaboration patterns influence scholarly innovation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACL 2025 | CKnowEdit:面向中文语言的知识编辑数据集
专知会员服务
9+阅读 · 2025年7月5日
【经典书】信息论原理,774页pdf
专知会员服务
266+阅读 · 2021年3月22日
【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
105+阅读 · 2020年3月22日
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
论文解读|知识图谱最新研究综述
AINLP
17+阅读 · 2020年5月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:44
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:25
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
ACL 2025 | CKnowEdit:面向中文语言的知识编辑数据集
专知会员服务
9+阅读 · 2025年7月5日
【经典书】信息论原理,774页pdf
专知会员服务
266+阅读 · 2021年3月22日
【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
105+阅读 · 2020年3月22日
相关资讯
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
论文解读|知识图谱最新研究综述
AINLP
17+阅读 · 2020年5月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员