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发表的论文数据未公开

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发表的论文数据未公开

如果是刚发表的论文的话,肯定是查不到的,你的论文发表之后,会需要经过审核和批说何论文查重这个过程,这些过程都是非常的耗时间的,你可能要等一两个星期,甚至是一两个月之后才能在网站上面查到

如果论文中的图片来源于公司内部未公开的数据,应该按照公司的相关规定进行处理。一般情况下,公司内部的数据属于机密信息,需要遵守保密制度,严格控制涉及机密信息的传递和使用。因此,如果想将公司内部未公开的数据用于论文的图片材料,需要经过公司相关部门的审批和授权,并且在论文的参考文献中明确标注数据来源和授权单位等信息。如果涉及商业秘密或涉嫌侵犯公司知识产权,需要谨慎处理,以避免造成不良影响。总之,合法合规地进行数据使用,遵守公司规定是非常必要的。

这个是哪方面的?具体的可以跟我们了解下

了解自己所投稿的期刊或者是发表了自己论文的杂志被哪(几)个期刊数据库所收录。可以了解常使用的有哪些。2/3在期刊数据库当中检索到你所投稿的期刊。然后看一下收录到了第几期。页面也都有相应的刊期检索功能。如果超过了自己文章安排的刊期,即可选择好刊期浏览。如果还没有到自己文章的刊期,则说明还没有被收录。

论文数据未公开发表

学位论文在文献类型上属于灰色文献(gray literature)。

灰色文献,即为介于不公开发表的、具有保密性质的“黑色文献”(如各种内部档案)与公开发行的“白色文献”之间的一类文献,它不会公开发行,但也不会严格保密,虽然获取比较麻烦,但终究可以获取到。

学位论文分为本科论文、硕士论文、博士论文和博士后出站报告,而一般人关注的重心在于硕士和博士论文。

学位论文的三要素是学位级别、授予单位与导师姓名,缺一不可。学位论文在文本上的特点为质量参差不齐,且篇幅都较长,具有一定的独创性、新颖性,内容详实,体系完整。

国内收录硕博论文的数据库主要分为两大类,一是由国家相关机构牵头建设的数据库,如中国国家数字图书馆、NSTL 国家科技图书文献中心等,该类数据库最为权威;二是各类第三方数据库,如 CNKI、万方、CADAL、华艺台湾学位论文库、台湾硕博士论文知识加值系统等。

就是没有在公开发行的期刊杂志上面发表的论文,比如在内部交流期刊上面发表的论文就是未公开发表的论文,具体可以进中闽期刊网上面去查下

因为文章没有发表,而对方私自公布于网上,这侵犯了你的发表权。其次,如果对方并未对文章予以署名,或者署他人姓名,则侵犯你的署名权。此外,如果对方还因此而获取相应利益,会侵犯你的其他著作财产权。总而言之,行为人的行为已经构成对你的著作权的侵犯,你有权要求他停止侵害,然而,发表权是一次性的权利,一经行使就不复存在,所以无法恢复原状,你可以要求行为人赔偿。如果你因此而受到损失,那么有权要求他赔偿相应损失,如果损失不好计算,而对方因此得利的,你可以要求他返还所得利益,如果难以计算的,那么著作权法规定可以提出50万元以下的赔偿额,你可以根据具体情况做出请求。当然,由于署名,发表一类的权利属于著作人身权,你也可以要求行为承担赔礼道歉这类精神抚慰性质的责任。仅供参考,希望能帮到你,如果有疑问可以提出,有不妥之处还望指正

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使用未公开数据发表论文

分具体情况:第一种情况,案例使用的为知名品牌大公司,如:阿里巴巴、万达、腾讯等可以不必隐去。图片图片图片 第二种情况,案例使用的为非知名品牌大公司甚至是自己实习的公司,为了避免可能产生的纠纷,在未经公司同意的前提下必须隐去真实公司名字,以字母代替,如:以A公司为例等。图片图片图片图片图片图片其他讨论尤其是需要发表的论文,是以发表为目的,如果提到具体企业的名字,说企业的好话还好,要是说企业的坏话,企业看到文章后可能会觉得作者侵犯了企业的名誉权...看你选择的公司以及论文中涉及该公司的内容是否属于机密,可以事先征求公司意见。一般而言,很多论文不提公司名字,而是以A公司、B公司替代。另外,也可以咨询导师的建议。首先,在未经公司的允许下把公司的情况(包括一些数据)写在自己的毕业论文里,如果公司追究起来,必然会引起纠纷。其次,有些论文在做案例分析时可能由于没有完全熟悉了解该公司,导致论文案例分析过程中出现与公司实际状况不符的情况,或者用词不精准在学术上对公司的声誉造成负面影响。图片涉及到公司机密的东西还是要慎重考虑的,最好征求公司同意,在文中也需要做一些处理。像是我们MBA学员要完成的商业应用计划一样,以某家公司作为案例分析,需要提供一份该公司盖章的同意书。学术期刊要求匿名是因为他们怕惹上不必要的官司,同理在一些要公开的毕业论文里面,也是要匿名的,因为很多毕业论文也要向社会公开,如果用真名,那么很难避免不吃官司。比如你调查研究了腾讯的股权募资情况,或者评价了对方的经营状况或企业文化,只要文章里面涉及到了一些对企业不好的言论,那么腾讯是有权找法务去起诉学术期刊与你个人的,因为刊发的论文不仅代表你个人观点,而且只要刊发就代表期刊也认同,也就是代表期刊的观点。就像在新闻报道中,如果某一公司觉得新闻报道中涉及损害公司名誉的事情,也是可以控告新闻媒体诽

应该算吧,这个问题的话听我们教育技术学的老师讲,论文抄袭检测系统很神的,建议你去求助专业的人。

是的,如果非要引用,请一定注明原文出处,否则会惹来版权纠纷等麻烦。

这个问题要看您的论文中是否涉及到该企业的核心数据和未公开信息,以及是否对该企业形象造成负面影响。在知网数据库上我们可以很容易看到对大公司如联想、华为等公司的分析和解读,这些分析的数据大多来源于公开信息,而且也没有对该公司过于负面的分析,不构成侵权。但如果使用的数据是未公开信息,或者论文中涉及关乎公司形象、声誉和股价的敏感话题就很有可能不太合适了。虽然不一定构成侵权,但是论文一定会被PASS掉,所以如果涉及敏感问题一般还是不要直接出现公司真名为好,欢迎您采纳。

公开的数据发表论文

公开数据集好发论文。论文的数据和分析有缺陷或者不足,一般这种论文编辑可能直接拒绝,但是也有编辑看中你论文的其他方面给你机会,那就需要做进一步的实验去获取更多数据或者阅读更多相关文献去找寻自己论文的不足之处并且加以修改。

可以,但是要避免查重。。。具体可教

意思就是在公开出版的学术期刊上发表论文,而不是在内刊上,在非公开的地方发表论文。怎么算公开的呢,就是在新闻出版总署有备案,有CN刊号,同时还有ISSN刊号,而且还必须是学生期刊,比如你公开发表了,但是这个刊物不是学术期刊,就不算数,怎么算学术期刊呢,就是刊物只刊登论文,而且是被知网,万方数据库收录的。如果我说的还不够明白,你可以去淘淘论文网上学习下这方面的知识。

公开发表论文的指数数据

1、中国数据网

中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据,接着可以在“数据查询”里点相关数据查询,有年度、季度、月度数据,也有普查、国际和部门数据,里面还有细分指标数据查询。

如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等,可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。

2、中国产业信息网

中国产业信息网主要是专注于本产业的实时信息共享,以及数据分析查询。中国产业信息网主要是由相关产业的专家及资深从业人员发布产业数据和相关信息。

3、优易数据

优易数据由国家信息中心发起,拥有国家级信息资源的数据平台,是国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式,包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

4、国家统计局

除了数据外,最大特点是网站还设有“数据解读”模块,可以看到专家学者对特定数据的分析解读,帮助快速理解数据背后反映的现实问题,推荐拿到数据不知从何入手的同学使用学习。

5、中国统计信息网

汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息,包括统计年鉴、统计公报、阶段发展数据、统计分析、经济新闻等。

进入中国知网搜索即可。

h指数较传统单项计量指标可合理地评价发文机构的科研产出力与影响力,h指数与发文总被引频次关联度最高,与被引篇数和篇均被引频次,其次与发文量的关联度最低。

选取浙江省内21所高校图书馆作为机构样本,统计分析各机构2003-2013年的发表论文数据,应用h指数法进行机构发文评价并分析h指数关联因素。

扩展资料:

发表论文的H指数注意事项:

1、论文的总文字复制比就是重复率,抄袭率,相似度。

2、建议用户去除引用文献复制比就是去除引用文献后的结果。

3、建议用户去除本人已发表文献复制比就是去除和本人重复后的结果(值得说明的是如果没有发表过论文,那这个数值和总文字复制比是一致的)。

4、论文的单篇最大文字复制比就是和本论文相似度最高的文章和本论文的重复率及文章名称。

5、全文对照和全文引文就是平常用来修改论文重复率时候使用的。全文标明引文即全文重复会标红,并且有引用文献列表,可以看到检测的全文内容。

参考资料来源:百度百科- 中国知网

h指数可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。如果作者的Np篇论文中的h篇至少被h引文,而另一篇(Np-h)篇论文被h引文,则科学家的索引为h,每个最多被引用一次。

g指数是h指数的衍生指数。首先需要绘制与图h指数相同的图表。将超过h分数限制的项目的引用总数加起来,然后找到该引用集的子集的平均值。如果作者在她列出的h个部分中有一些引用率很高的文章,那么他们就会使该人的g得分远高于其h得分。

如果h得分为5表示作者至少有5篇论文,且每篇论文至少被五次引文引用;如果h分数为10意味着他有10篇论文,且每篇论文至少被引用10次。

g指数的注意事项:

论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g,亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。

2006年, Egghe提出了g指数, g指数定义为:论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g,亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。从定义可以看出,g≥h,而按被引量排序靠前的文章的被引次数越大,g指数越大。

一提起论文价值,恐怕首先想到的是影响因子。尤其是在中国,影响因子对于科研人员和工作者真是命根,晋级,升迁,申请基金,评奖等等无不与影响因子有关。但是除了影响因子,还有许多其它的评价论文价值的方法。本文就介绍一下常见和新兴的评价论文价值的指标。评价一个论文价值,无非从量化和质化两个方面来评价,或者期刊和论文的角度来评价。下面提到的指标,有的是从量化,有的是从质化,有的是从期刊角度,有的是从文章角度。影响因子影响因子确切说是针对期刊的,而并非直接针对论文的。影响因子应该是一个量化和半质化的指标。为何?这是因为高影响因子的期刊低水平的文章也并非没有,低影响因子高水平的论文也大有存在。当然,如果论文婆家找的好,自身的身份也就自然高了。正如以前的皇妃,可能整个素质比一般大众好,可以平民中也大有出类拨粹的人物存在。因此,现在影响因子也是饱受垢病。有的人戏称SCI是stupid chinese idea,其中的原因也就不多说了。查看影响因子的方法有多种,最经典的方法当然是Web of Science,但是收费,一般人用不起。简单方便的方法可以使用医学文献助手:利用医学文献助手筛查PubMed文献质量引用次数这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看,例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search,还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量H指数(H Index)H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为:一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次,他的H指数就是N。可以按照如下方法确定某人的H指数:将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序;从前往后查找排序后的列表,直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。以上有关H指数的内容来自维基百科查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar,注意是英文版的,中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。I10指数(I10-Index)I10-index是由Google提出来的,指作者发表文章数被引用10次以上的个数。比如我发表了100篇文章(呵呵,有点大了啥),其中90篇被他人引用了10次以上,那么本人的I10-index就是90。如果说影响因子是针对期刊的话,那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高,只能说该论文找了一个好婆家,具体引用情况并不一定。而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。G指数(G-Index)G-Index(G指数)相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的, 评价作者论文数量的一个指标。G指数的计算方法如下把所有作者发表文章按照引用次数降序排列,序号为g把作者所有发表文章的序号进行平方,得到g2把作者所有文章的引用次数进行加法,得到∑TC最后一个∑TC仍大于g2的序号就是G指数。有点绕哈,没事举个例子更清楚一些,比如我发表了以下文章,按照引用次数进行排序如下引用次数(TC) 序号 (g) 文章引用 次数之和 (∑TC) g^2 47 1 47 1 42 2 89 4 37 3 126 9 36 4 162 16 21 5 183 25 18 6 201 36 17 7 218 49 16 8 234 64 16 9 250 81 16 10 266 100 15 11 281 121 13 12 294 144 13 13 307 169 13 14 320 196 13 15 333 225 12 16 345 256 12 17 357 289 12 18 369 324 12 19 381 361 11 20 392 400 … … … … 由上表可以看出我的H指数是13,g指数是19,因为第20个文献g2已经大于前面所有引用次数之和了。(该例子数值来源于Egghe. An Improvement of the H-Index: the G-Index)G指数相比于H指数和I10指数,更能反应论文整个引用情况。比如我发表的文章,总体都不高,可能H指数比较高,可是一算G指数立马原形毕露,原来是水货一枚。H5指数(H5-index)和H5中位数(H5-median)H指数、I10指数和G指数是针对个人论文引用次数的统计,而H5指数和H5中位数(H5-median)是针对杂志引用次数的一种评价体系。H5指数H5指数是过去5年之内某一杂志所发表的论文数相比于引用数的最小值,如Nature杂志过去5年之内发表了1000篇文章(当然实际数值比这个大),按照每篇论文的引用数进行降序排列第381位的文章的引用数是381,而382的文章引用数是300,那么Nature的H5指数就是381H5相较于IF,是反应杂志过去5年文章的引用情况,而IF是反应的杂志平均引用情况。H5相较于H指数,是针对杂志的总体情况,而H指数是针对于个人论文的引用情况。有时候不同影响因子的杂志,H5可能一样。如PLoS One和Nature Reviews Immunology的H5都是130,可是两者的影响因子相差可不止一个档次。H5中位数H5中位数(H5-median)是指所用文章引用次数的中位数。为毛不用平均数?因为资料不是正态分布。每一个杂志的文章引用次数肯定不会是平均分布的,正如我国居民收入一样。有的引用次数肯定很大,可是有的文献可能很水,引用次数少的可怜。如果平均无法反应真实的引用情况,中位数最佳的选择。F1000F1000(Faculty of 1000)是为生物学及医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库,是由英国BioMed Central出版的一种新型在线研究辅助工具,包括生物学(Biology)和医学(Medicine)两大系列。 其目前是给生命科学研究者一个新的评价体系,而不仅仅依赖于是否被SCI收录。医学F1000:由2400多位世界顶级的临床专家、学者收集和评价,提供目前世界上最重要的医学论文信息及发展趋势。它包括18个领域:麻醉和镇痛、心血管疾病、重症监护和急诊医学、皮肤病学、糖尿病和内分泌病学、循证医学、胃肠病和肝病学、血液病学、感染性疾病、肾病学、神经疾病、肿瘤学、心理学、公共卫生和流行病学、呼吸系统疾病、风湿和临床免疫、泌尿病学、女性健康。该网站文献与PubMed及PubMed Central进行了链接。生物学F1000:由2300多位专家学者的评价,提供目前世界上最重要的生物学论文信息及研究趋势。涵盖学科领域:生物学、生物化学、生物信息学、生物技术、癌症生物学、心血管生物学、细胞生物学、化学生物学、发育生物学、生态学、进化生物学、胃肠生物学、基因组学和遗传学、免疫学、代谢及内分泌学、微生物学、分子生物学、分子医学、神经科学、药理学与药物发现、生理学、植物生物学、肾生物学、呼吸生物学、结构生物学。主要特点主要对PubMed收录的重要论文的进行客观评估,评估依据是以学术成就而非该期刊是否被SCI收录;参加评议的成员分别由美国和欧洲等国际知名机构的著名专家组成。根据论文对当前世界生物和医学研究的贡献程度和科学价值,通过客观反映学术水平的指标(F1000因子)给予评分,每日将最近一个月内的极少数优秀论文推荐给读者,并提供Pubmed链接。F1000三个等级分别为9分(杰出)、6分(必读)和3分(推荐)。以上有关F1000的内容来自百度百科。因此F1000相比于影响因子,多人工挑选的干预,其分值高的研究意义就比较重大。F1000应该是一个质化的指标,最简单的实时查看F1000的方法也可以使用医学文献助手。聊完了传统的评价指标,再扒一扒新兴的论文评价指标AltmetricAltmetric是一个新兴的指标,虽然字面意思是替代指标,但是我认为「社会化影响力」或者「网络影响因子」或者「分享因子」更能反应其本质。Altmetric出现的背景可能大家遇到这么一种情况,有的论文发表以后,被大家广泛转载,网络新闻报道,Twitter或者G+上评论和分享。这时,影响因子和F1000就不能反应这些了。Altmetric就是在这种情况下出现的,Altmetric就是反应某一论文分享、下载、阅读的情况。但是现在Altmetric争议也比较大,关于名字都有争议。我个人认为InterMetric更好,简称IM,有点和实时通讯软件混了啥。SocialMetirc,简称SM,有点变态了哈。有关Altmetric更多详情可以参阅此文:利用Altmetric评价系统了解论文的关注度分享情况类似的还有Plum Metrics (利用Plum Metrics评价系统了解论文的关注度分享情况)和Impactstory(这个可能要挂代理)RG ScoreRG Score(RG因子)是ResearchGate推出的一个评价作者的指标。RG Score推出的目的是为了帮助评价自己在科学圈内的处于一个啥水平。计算方法并不是自我发表了多少文章,而是自己的科研工作被同行认可以程度。RG Score不同于传统评价指标在于可以统计更多的信息,如下载,浏览、分享等。RG Score不同于Altmetric之处在于RG Score更测重于分享。如果和同行分享自己的Idea,并得到同行的认可和讨论,那么RG Score增长很快。更多有关RG Score的详情可以查看此文:ResearchGate科研人员自己的FaceBook

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  • 发表的论文数据未公开
  • 论文数据未公开发表
  • 使用未公开数据发表论文
  • 公开的数据发表论文
  • 公开发表论文的指数数据
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