This article presents the results of a quantitative analysis of Ukrainian Arts and Humanities (A&H) research from 2012 to 2021, as observed in Scopus. The overall publication activity and the relative share of A&H publications in relation to Ukraine's total research output, comparing them with other countries. The study analyzes the diversity and total number of sources, as well as the geographic distribution of authors and citing authors, to provide insights into the internationalization level of Ukrainian A&H research. Additionally, the topical spectrum and language usage are considered to complete the overall picture. According to our results, the publication patterns for Ukrainian A&H research exhibit dynamics comparable to those of other countries, with a gradual increase in the total number of papers and sources. However, the citedness is lower than expected, and the share of publications in top-quartile sources is lower for 2020-2021 period compared to the previous years. The impact of internationally collaborative papers, especially those in English, is higher. Nevertheless, over half of all works remain uncited, probably due to the limited readership of the journals selected for publication.


翻译:本文呈现了对2012年至2021年间Scopus收录的乌克兰艺术与人文学科(A&H)研究成果的定量分析结果。研究考察了总体发表活动及A&H出版物在乌克兰总科研产出中的相对占比,并与其他国家进行了比较。通过分析来源的多样性与总量,以及作者与引用作者的地域分布,揭示了乌克兰A&H研究的国际化水平。此外,研究还考虑了主题分布与语言使用情况以形成完整图景。结果表明,乌克兰A&H研究的发表模式呈现出与其他国家相似的动态特征:论文总量与来源数量逐步增长。然而,其被引频次低于预期,且2020-2021年期间高四分位数来源的出版物占比相较于前几年有所下降。国际合作论文(尤其是英文论文)的学术影响力更高。尽管如此,超过半数作品仍未被引用,这或与所选发表期刊的读者群体有限有关。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31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
47+阅读 · 2015年12月31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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
面向2027年及未来的海军情报改革
专知会员服务
2+阅读 · 8月5日
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
4+阅读 · 8月5日
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 8月5日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31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
47+阅读 · 2015年12月31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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员