，

醫(yī)學(xué)高校建立機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)可以為高校保存智力成果，實(shí)現(xiàn)數(shù)字資源研究成果的長(zhǎng)期保存和開(kāi)放獲取，從而體現(xiàn)機(jī)構(gòu)的學(xué)術(shù)聲望、水平以及社會(huì)價(jià)值[1]。機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)管理的數(shù)字資源豐富，除包含學(xué)術(shù)論文等文本形式外，還包含圖片、音頻、視頻等網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的新型資源產(chǎn)物[2]，但目前學(xué)者對(duì)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)認(rèn)識(shí)度還不是很高[3]。補(bǔ)充計(jì)量學(xué)(alternative metrics,altmetrics)[4]，是基于社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)術(shù)研究進(jìn)行分析和傳播的論文層面，不同于以往單一引文計(jì)量方法的新型計(jì)量學(xué)[5]。國(guó)外馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院、昆士蘭大學(xué)、匹茲堡大學(xué)均應(yīng)用補(bǔ)充計(jì)量學(xué)工具對(duì)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的文獻(xiàn)不同類型進(jìn)行計(jì)量。因此，補(bǔ)充計(jì)量學(xué)的產(chǎn)生，為我國(guó)醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)建設(shè)帶來(lái)了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本文以馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)(eScholarship@UMMS)[6]和北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)[7]為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)比總結(jié)建立機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)時(shí)應(yīng)用補(bǔ)充計(jì)量學(xué)的必要性，指出應(yīng)用中存在的問(wèn)題并提供相應(yīng)的解決辦法，為我國(guó)醫(yī)學(xué)高校建設(shè)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)提供理論依據(jù)和參考。

1 馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)

馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)[6]是2006年由馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院(University of Massachusetts Medical School)Lamar Soutter Library提供，依托bepress Digital Commons軟件建立的[8]。該機(jī)構(gòu)庫(kù)內(nèi)容存檔有100多個(gè)集合，大體分為4類：一是在校學(xué)生的學(xué)位論文、期刊論文和其他作品形式；二是通過(guò)eScholarship@UMMS機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)出版的開(kāi)放獲取期刊，包括JournalofeScienceLibrarianship、NeurologicalBulletin、PsychiatryInformationinBrief、TheJournalofGlobalRadiology；三是會(huì)議論文集，其中包括了馬塞諸斯州大學(xué)的臨床與轉(zhuǎn)化科學(xué)中心年會(huì)(UMass Center for Clinical and Translational Science，UMCCTS)的文獻(xiàn)；四是在各個(gè)學(xué)院收集的期刊論文、報(bào)告、海報(bào)、演講稿和其他出版物等。

讀者可以通過(guò)免費(fèi)注冊(cè)郵件，獲取上傳到該機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)文獻(xiàn)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。該機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)除使用下載量、瀏覽量、谷歌獲取文獻(xiàn)地理位置的分析、推薦鏈接這些傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)指標(biāo)外，2013年開(kāi)始使用補(bǔ)充計(jì)量學(xué)指標(biāo)(altmetrics)來(lái)評(píng)估該校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的文獻(xiàn)質(zhì)量[9]。

馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院圖書(shū)館Lisa Palmer館員認(rèn)為[9]，通過(guò)補(bǔ)充計(jì)量學(xué)指標(biāo)的引入，使得機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)可以對(duì)非期刊出版物，如海報(bào)、數(shù)據(jù)集的影響進(jìn)行測(cè)量，幫助機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)管理者展示開(kāi)放獲取的影響力、征收新的內(nèi)容、展示內(nèi)容的社會(huì)重要性、為下載量添加更多的內(nèi)容和意義，為作者提供了解合作者更加全面的信息，為作者、機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的管理者和馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院提供了向其資助者展示機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)公眾影響力數(shù)據(jù)。如2016年該機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)期刊論文、海報(bào)、報(bào)告等文獻(xiàn)增長(zhǎng)量達(dá)17 000多條，從2006年至今已有207個(gè)國(guó)家和地區(qū)的訪問(wèn)者在eScholarship@UMMS機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)下載文章[6]。

2 北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)平臺(tái)在2016年5月正式向讀者推出，為附屬醫(yī)院教師、科研人員、醫(yī)護(hù)人員和學(xué)生的學(xué)術(shù)研究、交流提供包括存檔、管理、發(fā)布、檢索和開(kāi)放共享系列服務(wù)[10]。該機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)[5]依托中國(guó)科學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)服務(wù)網(wǎng)格(Chinese Academy of Sciences Institutional Repository Grid, GAS IR GRID)[11]，目前主要收集期刊論文、會(huì)議論文兩種文獻(xiàn)類型，共計(jì)48 316篇文章。

中國(guó)科學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)服務(wù)網(wǎng)格始建于2007年[12]，截至2016年已有102個(gè)成員研究所以及蘭州大學(xué)和北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部。其建設(shè)機(jī)制采取試點(diǎn)、示范建設(shè)、規(guī)模推廣模式[13]，提供文獻(xiàn)的開(kāi)放獲取和全文獲取方式，注冊(cè)會(huì)員時(shí)通過(guò)iAuhtor與ORCID(Open Researcher and Contributor Identifier，開(kāi)放研究者與貢獻(xiàn)者身份識(shí)別碼)相連提供個(gè)人著作交互[14]。

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)依托CSpace 4.0技術(shù)，對(duì)文本資源及非文本資源進(jìn)行整合，通過(guò)iSwitch采集集成WOS數(shù)據(jù)，應(yīng)用iAuthor技術(shù)查詢/注冊(cè)、關(guān)聯(lián)和集成ORCID信息，并支持機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)內(nèi)部各種文獻(xiàn)類型的分布圖、發(fā)文量排行、論文引用排行、論文關(guān)鍵詞共獻(xiàn)圖譜、作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜等知識(shí)圖譜功能，并基于科技網(wǎng)通行證的統(tǒng)一認(rèn)證和登陸增加機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的安全性[7]。

3 兩所醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的對(duì)比

馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院和北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)(表1)都是由圖書(shū)館承擔(dān)建設(shè)，所選擇的軟件平臺(tái)均為流行軟件。

表1 北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部和馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)對(duì)比

3.1 開(kāi)放程度

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)文獻(xiàn)可免費(fèi)下載，但計(jì)量學(xué)指標(biāo)需登錄后進(jìn)行操作。與馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)全庫(kù)免費(fèi)下載、計(jì)量學(xué)指標(biāo)免費(fèi)查看相比，在一定程度上降低了數(shù)據(jù)造假的風(fēng)險(xiǎn)，但不利于文獻(xiàn)的傳播與共享。

3.2 收集內(nèi)容類型

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)在主頁(yè)上羅列了18種內(nèi)容類型，但目前只包含了期刊、會(huì)議論文。與馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)包含的文獻(xiàn)類型相比，內(nèi)容類型的擴(kuò)展性好，但還需進(jìn)一步豐富內(nèi)容。

3.3 計(jì)量學(xué)指標(biāo)

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)使用了影響因子、ESI(期刊期望引文數(shù)、期刊規(guī)范化引文影響力、學(xué)科規(guī)范化引文影響力)等傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)指標(biāo)，也使用了適用于新型文獻(xiàn)類型的參考文獻(xiàn)管理工具citeulike、能自動(dòng)識(shí)別并抽取特定學(xué)術(shù)網(wǎng)站或數(shù)據(jù)庫(kù)中的書(shū)目信息Connotea[15]、掘客digg以及社交新聞?wù)军c(diǎn)reddit[16]。與馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)使用的Altmetrics.com工具包含的10個(gè)方面的15個(gè)指標(biāo)[17]相比，新內(nèi)容類型的計(jì)量指標(biāo)還不夠全面。

4 補(bǔ)充計(jì)量學(xué)在醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)應(yīng)用分析

4.1 應(yīng)用的必要性

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)在機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的應(yīng)用不僅可以評(píng)估各種文獻(xiàn)，同時(shí)也可以擴(kuò)大機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的影響力；相比傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)來(lái)說(shuō)從多維度反應(yīng)了文獻(xiàn)的質(zhì)量，提升了機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的影響力。其應(yīng)用的必要性體現(xiàn)在以下3個(gè)方面。

4.1.1 對(duì)新型學(xué)術(shù)產(chǎn)出的評(píng)估

醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)可存儲(chǔ)論文、視頻課件、圖譜等文獻(xiàn)類型。補(bǔ)充計(jì)量學(xué)是基于論文層面的，可從多維度測(cè)量音頻、視頻、PPT等多種新型學(xué)術(shù)產(chǎn)出形式[18]，將補(bǔ)充計(jì)量學(xué)嵌入到醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)有利于對(duì)新型學(xué)術(shù)產(chǎn)出的評(píng)估。

4.1.2 時(shí)效性高

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)對(duì)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)內(nèi)的文獻(xiàn)質(zhì)量反應(yīng)時(shí)效性高[19]。Sarah W. Sutton研究指出，在Twitter發(fā)表一篇論文，當(dāng)天的被引量為15%，在一周之內(nèi)的被引量為39%，一個(gè)月的被引量為56%[18]。因此，醫(yī)學(xué)研究者在申報(bào)課題的過(guò)程中，應(yīng)利用補(bǔ)充計(jì)量學(xué)的時(shí)效性來(lái)反映近期發(fā)表文章的學(xué)術(shù)影響力[20]。

4.1.3 增加參與度

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)提供在推特、博客、谷歌學(xué)術(shù)等非傳統(tǒng)空間的學(xué)術(shù)交流[18]。這些數(shù)據(jù)是開(kāi)放的，可以增加用戶的參與度[21]，能夠讓學(xué)術(shù)界以外的參與者更加容易地獲取資源，進(jìn)行學(xué)術(shù)交流，研究者也可以通過(guò)廣泛的交流增加對(duì)今后研究的思考[22]。

4.2 存在的問(wèn)題

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)可以為醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)中新型文獻(xiàn)的評(píng)估提供可能，但在理論、技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用方面仍存在以下3個(gè)方面的問(wèn)題。

4.2.1 在理論上未形成統(tǒng)一定義

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)是一種新產(chǎn)生的基于單篇文獻(xiàn)或著作影響力的計(jì)量方法，其各個(gè)指標(biāo)的理論依據(jù)還未被深入探討，也沒(méi)有統(tǒng)一定義，將這些數(shù)據(jù)指標(biāo)作為醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的資源內(nèi)容評(píng)估也沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，容易造成讀者對(duì)補(bǔ)充計(jì)量學(xué)產(chǎn)生歧義[23]。

4.2.2 技術(shù)識(shí)別存在一定難度

由于補(bǔ)充計(jì)量學(xué)是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的API追蹤社會(huì)標(biāo)簽來(lái)顯示單篇文獻(xiàn)的相關(guān)數(shù)據(jù)[24]，而社交媒體網(wǎng)站大多是開(kāi)放免費(fèi)的系統(tǒng)，下載量、瀏覽量等指標(biāo)容易被操控，影響了對(duì)單篇文獻(xiàn)的評(píng)估真實(shí)性。另外博客、推特上的文章不能像傳統(tǒng)期刊論文那樣使用永久識(shí)別符DOIs來(lái)標(biāo)識(shí)，給檢索研究者的學(xué)術(shù)產(chǎn)出帶來(lái)了挑戰(zhàn)，如引用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下新文獻(xiàn)類型[18，22]。

4.2.3 實(shí)際應(yīng)用存在適用性問(wèn)題

在機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)中應(yīng)用Altmetric.com與PlumX工具較多[25]，但這兩種工具的評(píng)價(jià)策略卻不盡相同[26]，不利于各醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)之間文獻(xiàn)質(zhì)量、影響力的比較。其次，altmetrics工具以Mendeley或Zotero書(shū)目管理軟件管理參考文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)指標(biāo)[18]，而我國(guó)大部分學(xué)者使用EndNote和NoteFirst來(lái)管理參考文獻(xiàn)、輔助寫(xiě)作，卻未能從這些指標(biāo)中體現(xiàn)出來(lái)。

4.3 策略

根據(jù)補(bǔ)充計(jì)量學(xué)理論上、技術(shù)上以及實(shí)際應(yīng)用3方面的不足，提出以下策略。

4.3.1 加強(qiáng)研究形成統(tǒng)一規(guī)范

從理論研究出發(fā)，在深入理解補(bǔ)充計(jì)量學(xué)含義及其各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)文獻(xiàn)的意義基礎(chǔ)上[27]，探討了各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)知識(shí)庫(kù)中資源評(píng)估的意義，形成了統(tǒng)一規(guī)范，增加了補(bǔ)充計(jì)量學(xué)在醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)資源評(píng)估的認(rèn)可度和影響力。

4.3.2 從技術(shù)上提高對(duì)目標(biāo)學(xué)者學(xué)術(shù)產(chǎn)出的識(shí)別和獲取能力

醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)在應(yīng)用補(bǔ)充計(jì)量學(xué)工具時(shí)，可通過(guò)嵌入多種信息技術(shù)，提高其指標(biāo)的可信度。如通過(guò)IP地址控制單篇文獻(xiàn)的下載次數(shù)[28]確保補(bǔ)充計(jì)量學(xué)指標(biāo)的可靠性，也可嵌入ORCID技術(shù)，通過(guò)郵箱地址對(duì)微博、博客與作者進(jìn)行整合，提高機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)對(duì)作者文獻(xiàn)產(chǎn)出的識(shí)別和整合能力。

4.3.3 提高本地化適應(yīng)性

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)在我國(guó)醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)應(yīng)用時(shí)應(yīng)考慮本國(guó)的醫(yī)生、醫(yī)學(xué)研究者的應(yīng)用習(xí)慣以及特色，根據(jù)實(shí)際需要選擇altmetrics工具，確保各醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)庫(kù)之間單篇文獻(xiàn)的可比性，同時(shí)增加如微博、微信、NoteFirst、百度學(xué)術(shù)等軟件的數(shù)據(jù)指標(biāo)，以便從多維度來(lái)評(píng)估文獻(xiàn)水平。

5 結(jié)論

補(bǔ)充計(jì)量學(xué)指標(biāo)是對(duì)傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)的有力補(bǔ)充，為醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)整合多種類型文獻(xiàn)、為年輕的醫(yī)學(xué)研究者以及科研申報(bào)者進(jìn)行成果展示提供了有效輔助，同時(shí)也為醫(yī)學(xué)院校的管理者全面了解教職工學(xué)術(shù)能力、學(xué)校的競(jìng)爭(zhēng)力提供了相應(yīng)的指標(biāo)。但補(bǔ)充計(jì)量學(xué)作為新的文獻(xiàn)計(jì)量工具應(yīng)用在醫(yī)學(xué)高校機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的建設(shè)中還有許多不足，需要我們?cè)诓粩嗟奶剿髦锌偨Y(jié)經(jīng)驗(yàn)，不斷改進(jìn)。