| 研究課題/領域番号 |
22K02708
|
|---|
| 研究機関 | 山梨大学 |
|---|
研究代表者 |
奥脇 勝也 山梨大学, その他部局等, 講師 (50598795)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| キーワード | 論文生産性 / 科学計量 / 定量的評価 / 研究IR |
|---|
| 研究実績の概要 |
本年度の研究は研究課題2年度目にあたる。本年度は昨年データ蓄積を行った科研費採択情報と学術論文書誌情報との異なる2種のデータサンプルについてオーサーポジションを考慮した整理・分析を進めた。具体的には、KAKEN DBを用いて本邦の大学に属する科研費採択者の研究代表者の属性情報を抽出し、これらデータについて2018年～2022年(5年分)に新規採択された基盤研究(S)、(A)、(B)、(C)および若手研究を加えた計5種目の研究課題と、研究代表者が2018年～2022年に生産した学術論文について、両者を研究者氏名と所属機関名の2つの属性情報を基軸としてリンゲージを行っている。また、前年度の研究過程でオーサーポジションを考慮したデータの必要性を検討したため、本年度は、科研費の種目別に、第一著者と責任著者、およびそれ以外による論文数等を整理し、新たなデータを得ることができた。なお、学術論文書誌情報の抽出にあたっては、web of scienceの書誌情報分析ツールであるInCitesを用いた。
前述の過程で得られたリンケージデータについて、科研費種目毎に、学術論文との質的・量的な差異に着目した相関性分析を行った。
また、先行研究の資料調査活動を積極的に展開するため、国立国会図書館において国内学会の刊行物、論文等の文献資料収集を行い、学術論文からみた研究力の各種要因に着目しつつ整理を進めた。
これらの進捗の結果、本年度は2種の異なるデータのリンゲージにより、オーサーポジションを考察することで、科研費の種目毎の論文数、Top10%論文数の特徴を可視化することができた。このことは、科研費申請の種目選択における客観的なエビデンスデータとして一つの尺度となることが期待される。この結果については学会において発表を行っている。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要で示したように、データ収集と分析を行いつつ、資料収集にあたった結果、学会発表を行うことができた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
最終年度にあたる次年度は、分析データの蓄積、考察、および先行研究の精査を加速させつつ、本研究の優位性を見出して論文発表に繋げていく。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
計画では調査で得たデータの整理や解析ソフトにかかる物品の購入を予定していたが、これらの購入を次年度に延期したため未使用額が生じた。延期理由としては、データの可視化が一定程度進み、学会発表を優先させたためである。使用予定であったデータ分析にかかる物品の購入費用は次年度に充てることとしたい。
|
