第 8 章潜力学科

所谓潜力学科，就是机构各学科的被引量与各学科进入ESI的阈值进行比较，较接近的这个阈值的学科，就称为潜力学科。

8.1 ESI学科

ESI学科分类

图 8.1: ESI学科分类

8.2 潜力学科定义

学科潜力值 \(P\) 计算公式： \[\begin{align} P &= 1- \log\left( \frac{C_e}{PN \times C_{av} } \right) \\ &= 1- \log\left( \frac{C_e}{C_i} \right) \end{align}\] \(C_e\) 指当前进入该学科 ESI 引文排名的最低引文次数，\(C_i\) 指机构在该学科实际获得的引用次数，\(PN\) 指机构在该学科的发表的论文数， \(C_{av}\) 指机构在该学科发表论文的篇均被引频次。

学科潜力指数同时考虑了机构学科的总被引次数、论文数和篇均被引频次，从总体衡量了机构在某个学科与 ESI 引文排名中引文指标的差距。\(P \in (0, 1)\) 值越大表明机构在该学科与ESI引文排名差距越小，从而越接近ESI引文排名。一般来说，如果学科的 \(P\) 值接近 1，则可以表明机构在该学科有较好的发展前景，并有可能在未来进入 ESI 引文排名，即可认为是机构的潜势学科。

8.3 各学科进入ESI的阈值

ThresholdESI <- read_rds("./data/dataset/ThresholdESI_set.rds")
ThresholdESI %>% 
      knitr::kable( booktabs = T, 
                    caption = "各学科进入ESI的阈值(2017年8月数据)") %>%
      kable_styling("striped")

表 8.1: 各学科进入ESI的阈值(2017年8月数据)
Category_ESI_cn	Lowest_Cited_ESI
农业科学	1692
生物学与生物化学	5079
化学	5981
临床医学	1855
计算机科学	2837
经济与商业	3549
工程学	1876
环境科学与生态学	3319
地球科学	4795
免疫学	3844
材料科学	3918
数学	3620
微生物学	4421
分子生物学与遗传学	10243
综合交叉学科	2087
神经系统学与行为学	4959
药理学和毒理学	2864
物理学	14029
植物学与动物学	2236
精神病学与心理学	3464
社会科学总论	1142
空间科学	27851

8.4 潜力学科统计

potent <- complete_set %>% 
        group_by(University_cn, Category_ESI_cn) %>%
        summarise(sumcited = sum(TC), meancited = round(mean(TC),2)) %>%
        filter( !is.na(Category_ESI_cn) ) %>%
        left_join(ThresholdESI, by = "Category_ESI_cn") %>%
               mutate( pd= round(sumcited/Lowest_Cited_ESI, 3)  ) %>%
               #filter( pd > 0.1 ) %>%
               arrange(University_cn, pd) %>%
               select(University_cn, Category_ESI_cn, pd) %>%
               filter(University_cn %in% c("四川师范大学", "成都理工大学",   
                                           "西华师范大学","西华大学")
                     ) %>% 
               ungroup()

potent

library(gridExtra)
library(grid)
library(ggpubr)
library(scales) 

pplot <- function(df){
  
  p<- df %>% 
    ggplot( aes(x = fct_reorder(Category_ESI_cn, pd), y = pd, fill = University_cn, width=0.75)) +
      geom_bar(stat = "identity") +
      scale_fill_discrete(drop=F)+ 
      theme_bw()+
      theme(legend.position="none")+
      labs(y="potential index", x="", title=unique(df$University_cn))+
      scale_y_continuous(expand = c(0,0),labels=percent) +
      coord_flip()
  
  }
     
     
glist <- potent %>% 
         mutate(University_cn = factor(University_cn)) %>%             
         split(.$University_cn) %>% 
         map(~pplot(.))  

ggpubr::ggarrange(plotlist = glist, nrow = 2, ncol = 2)

根据这个指标，我们计算四川省部分高校各学科的潜力指数，如图所示，化学学科是我校的潜力学科，并在学校规划中已被规划为ESI冲刺学科。但同时我们也发现，在四川省省属高校中，成都理工大学的化学学科是我校的潜在竞争对手。