Trắc lượng thư mục: Các chỉ số phổ biến - Việc ứng dụng và vấn đề đào tạo ngành thông tin, thư viện

THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 13 Nghiïn cûáu - Trao àöíi ThS Trêìn Maånh Tuêën Viïån Thöng tin Khoa hoåc xaä höåi TRÙÆC LÛÚÅNG THÛ MUÅC: CAÁC CHÓ SÖË PHÖÍ BIÏËN- VIÏÅC ÛÁNG DUÅNG VAÂ VÊËN ÀÏÌ ÀAÂO TAÅO NGAÂNH THÖNG TIN, THÛ VIÏÅN Múã àêìu Caác söë liïåu thöëng kï vïì möëi quan hïå giûäa caác taâi liïåu khoa hoåc, phên tñch vùn baãn taâi liïåu, vúái tû caách laâ tiïìn àïì cuãa trùæc lûúång thû muåc àaä xuêët hiïån ngay tûâ nhûäng nùm 1920-1930 vúái caác phaát kiïën cuãa G.K. Zipf, S.C. Bradford1, Cho túái khoaãng àêìu nhûäng nùm 1960, caác nghiïn cûáu vïì möëi quan hïå naây àûúåc quan têm vúái nhiïìu muåc àñch khaác nhau, tûâ chöî laâm cú súã àïí xaác àõnh trong söë caác taâi liïåu coá liïn quan, taâi liïåu naâo àûúåc àaánh giaá laâ töët hún, coá giaá trõ hún, àïën chöî dêìn hònh thaânh phûúng phaáp àaánh giaá khoa hoåc dûåa trïn caác xuêët baãn phêím khoa hoåc cuãa moåi chuã thïí: caá nhên, töí chûác, cöång àöìng, quöëc gia. Luác naây, sûå ra àúâi cuãa chó söë taác àöång (Impact Factor - IF) vúái cöng lao trûúác hïët cuãa E. Gardfield, Viïån trûúãng saáng lêåp Viïån Thöng tin khoa hoåc (ISI) Myä, vaâ caác nghiïn cûáu tiïëp theo àaä laâm cho cöång àöìng khoa hoåc thïë giúái daânh sûå quan têm àùåc biïåt àïën Danh saách Philadelphia, danh saách caác taåp chñ khoa hoåc coá uy tñn trïn thïë giúái àûúåc ISI cöng böë haâng nùm vaâ ngaây nay àûúåc biïët àïën laâ caác taåp chñ coá trong Journal Master List do Thomson Reuters xêy dûång. Cho túái nhûäng nùm àêìu thïë kyã XXI, vêën àïì àaánh giaá khoa hoåc àöëi vúái moåi àöëi tûúång àang rêët àûúåc quan têm trïn phaåm vi toaân cêìu, vaâ möåt lêìn nûäa, chó söë IF cuâng haâng loaåt caác chó söë àûúåc sûã duång àïí àaánh giaá khoa hoåc luön thu huát sûå quan têm cuãa giúái nghiïn cûáu. Baâi viïët naây giúái thiïåu möåt söë vêën àïì cuãa trùæc lûúång thû muåc, vúái caác nghiïn cûáu cú baãn vaâ ûáng duång cuãa noá. Baâi viïët têåp trung vaâo caác nöåi dung sau: - Nhûäng chó söë phöí biïën cuãa trùæc lûúång thû muåc; - ÛÁng duång trùæc lûúång thû muåc taåi caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn; - Nöåi dung trùæc lûúång thû muåc trong chûúng trònh àaâo taåo vïì thöng tin, thû viïån. Toám tùæt: Trïn cú súã giúái thiïåu vïì caác chó söë trùæc lûúång thû muåc phöí biïën vaâ viïåc ûáng duång trùæc lûúång thû muåc taåi caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn àïí taåo ra caác loaåi CSDL coá khaã nùng thûåc hiïån caác baâi toaán vïì thöëng kï thû muåc àïí thêëy roä nhûäng yïu cêìu vïì sûå àöíi múái chûúng trònh àaâo taåo ngaânh thöng tin, thû viïån. Nghiïn cûáu, àïì xuêët caác giaãi phaáp cuå thïí àïí tñch húåp nöåi dung trùæc lûúång thû muåc vaâo chûúng trònh àaâo taåo tûâ bêåc Cao àùèng, Àaåi hoåc vaâ Sau àaåi hoåc taåi caác trûúâng àaåi hoåc vïì chuyïn ngaânh thöng tin, thû viïån. Tûâ khoáa: Trùæc lûúång thû muåc; thöng tin-thû viïån; thöëng kï thû muåc; àaâo taåo thöng tin-thû viïån. Bibliometrics: key indicators - their application and training in information and library faculties Summary: On basis of introducing key bibliometric indicators and their applications at information and publishing enterprises for creating databases, capable to solve bibliostatistical problems, makes clear requirements on improvement of training programmes for library and information specialties; studies and sets forth specific solutions to integrating the content of bibliometrics into training programmes for high-school, undergraduate and post-graduate levels at universities specialized in library and information science. Keywords: Bibliometrics; library and information; bibliographical statistics; training in library and information science. 1 Khi coân laâ sinh viïn, chuáng töi àaä biïët àûúåc caác tri thûác àêìu tiïn vïì caác àõnh luêåt maâ G.K. Zipf vaâ S.C. Bradford xêy dûång tûâ möåt giaáo trònh khaá nöëi tiïëng vïì lônh vûåc thöng tin-thû viïån, àûúåc xuêët baãn taåi Liïn- xö vaâo cuöëi nhûäng nùm 1960: Lyá luêån vaâ thûåc tiïîn cuãa thöng tin khoa hoåc vaâ kyä thuêåt, baãn tiïëng Nga. Àiïìu àoá cho thêëy: Caác vêën àïì cuãa trùæc lûúång thû muåc àaä thûåc sûå laâ möåt trong söë caác nöåi dung/ hûúáng nghiïn cûáu cuãa caác khoa hoåc thû viïån vaâ thöng tin (LIS). Nghiïn cûáu - Trao àöíi 14 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 1. Nhûäng chó söë phöí biïën cuãa trùæc lûúång thû muåc Trùæc lûúång thû muåc cho pheáp xaác àõnh hiïåu suêët vaâ/hoùåc taác àöång cuãa möîi taâi liïåu khoa hoåc. Möîi àaåi lûúång trùæc lûúång thû muåc hay möîi loaåi chó söë cuãa trùæc lûúång thû muåc coá tñnh nùng cuãa riïng mònh, nhûng noái chung, têët caã àïìu nhùçm thûåc hiïån àûúåc viïåc xïëp haång taâi liïåu vaâ cung cêëp sûå àaánh giaá sêu sùæc vïì taâi liïåu dûåa trïn caác phên tñch trñch dêîn. Caác chó söë naây àûúåc xêy dûång dûåa trïn nhûäng tiïìn àïì cú baãn: khi diïîn ra möåt trñch dêîn àïën möåt taâi liïåu tûác laâ möåt hònh thûác xaác nhêån giaá trõ/têìm quan troång cuãa taâi liïåu àoá; vaâ phên tñch cú baãn nhêët àûúåc thûåc hiïån bùçng viïåc àïëm söë lûúåt trñch dêîn àïën möåt taâi liïåu. Nïëu möåt taâi liïåu àûúåc trñch dêîn nhiïìu hún möåt taâi liïåu khaác thò coá nghôa coá nhiïìu ngûúâi hún quan têm àïën taâi liïåu àoá, vaâ vò thïë noá àûúåc coi laâ quan troång hún so vúái taâi liïåu khaác. Tûâ àoá, tiïëp tuåc vúái quy mö lúán hún, caác trñch dêîn àïën caác taâi liïåu nguöìn (thöng qua caác taâi liïåu àûúåc xuêët baãn trïn taâi liïåu nguöìn (taåp chñ, saách, kyã yïëu ) cuäng coá thïí àûúåc tñnh toaán, vaâ do àoá, coá thïí xaác àõnh àûúåc têìm quan troång cuãa möåt taâi liïåu nguöìn àöëi vúái cöång àöìng cuãa noá trong viïåc so saánh vúái chó söë trùæc lûúång thû muåc cuãa caác taâi liïåu nguöìn khaác. Caác chó söë trùæc lûúång thû muåc àöëi vúái taâi liïåu nguöìn khaác nhau àûúåc hònh thaânh trïn cú súã sûã duång caác phûúng phaáp luêån vaâ caác nguöìn dûä liïåu khaác nhau, do àoá àûa ra caác quan àiïím khaác nhau vïì cöng böë khoa hoåc. Caác chuyïn gia trùæc lûúång thû muåc seä sûã duång caác söë liïåu khaác nhau tuây thuöåc vaâo nhûäng muåc àñch vaâ quan àiïím nghiïn cûáu, quan àiïím àaánh giaá nghiïn cûáu khaác nhau maâ mònh theo àuöíi. Dûúái àêy laâ phêìn giúái thiïåu khaái lûúåc vïì möåt söë chó söë trùæc lûúång thû muåc phöí biïën àöëi vúái taâi liïåu khoa hoåc. a) Chó söë taác àöång (IF) àûúåc sûã duång nhû möåt chó söë phaãn aánh hiïåu quaã khoa hoåc thöng qua têìm aãnh hûúãng cuãa möåt taåp chñ. IF àûúåc xaác àõnh nhû sau: Trong àoá C laâ töíng söë lûúåt trñch dêîn àïën caác baâi baáo àûúåc xuêët baãn trïn taåp chñ T trong möåt khoaãng thúâi gian xaác àõnh (chuêín laâ 2 nùm liïn tiïëp trûúác nùm hiïån taåi); A laâ töíng söë baâi baáo àûúåc cöng böë trïn taåp chñ T trong khoaãng thúâi gian tûúng ûáng. Ngûúâi ta coá thïí tñnh chó söë IF cho caác khoaãng thúâi gian khaác nhau khaác laâ 1 nùm, 3 nùm, 4 nùm [2], [3], [12] Trïn caác trang cuãa möîi taåp chñ khoa hoåc àaä àûúåc Thomson Reuters lûåa choån thûúâng coá giúái thiïåu chó söë IF cuãa taåp chñ àoá. Vñ duå, taåi àõa chó journal-of-academic-librarianship giúái thiïåu taåp chñ The Journal of Academic Librarianship, taåi thúâi àiïím 29/9/2014, coá caác thöng tin sau: Journal Metrics: Impact Factor: 0,574 5-Year Impact Factor: 0,838 “Impact Factor: 0,574” phaãn aánh coá trung bònh 0,574 lûúåt trñch dêîn àïën 1 baâi baáo cuãa taåp chñ trïn trong 2 nùm 2012-2013; “5-Year Impact Factor: 0,838” phaãn aánh coá trung bònh 0,838 lûúåt trñch dêîn àïën 1 baâi baáo cuãa taåp chñ trïn trong 5 nùm, tûâ nùm 2009 àïën nùm 2013. Trïn cú súã chó söë taác àöång (IF), coân coá möåt söë chó söë khaác àûúåc sûã duång àïí àaánh giaá, xïëp haång taåp chñ khoa hoåc nhû: Chó söë THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 15 Nghiïn cûáu - Trao àöíi taác àöång loaåi boã söë lûúåt tûå trñch dêîn (IF*); Chó söë nûãa voâng àúâi àûúåc trñch dêîn cuãa taåp chñ (Journal Cited Half Life); Chó söë nûãa voâng àúâi trñch dêîn cuãa taåp chñ (Journal Citing Half Life); Chó söë Journal Immediacy Index (JImI); Chó söë Journal Influence Index (JII); Chó söë Paper Influence Index (PII) [13, 62-74]2. b) Chó söë SNIP3 SNIP - chó söë ào lûúâng taåp chñ àûúåc GS Henk Moed, Àaåi hoåc Töíng húåp Leiden àïì xuêët, xaác àõnh taác àöång trñch dêîn theo ngûä caãnh dûåa trïn xaác àõnh giaá trõ cuãa trñch dêîn trong töíng söë caác trñch dêîn trong möåt lônh vûåc chuã àïì xaác àõnh. Giaá trõ cuãa cuãa möåt trñch dêîn àún leã seä àûúåc gaán cao hún khi noá àûúåc trñch dêîn tûâ caác baâi viïët thuöåc möåt lônh vûåc khaác. SNIP tiïëp tuåc phaát triïín quan àiïím cuãa E. Garfield vïì “tiïìm nùng trñch dêîn”cuãa möåt lônh vûåc nghiïn cûáu: Tiïìm nùng trñch dêîn cuãa möåt lônh vûåc nghiïn cûáu àûúåc xaác àõnh laâ àöå daâi trung bònh danh saách caác taâi liïåu tham khaão trong lônh vûåc àoá Caác chó söë trùæc lûúång thû muåc àêìu vaâo àûúåc sûã duång àïí tñnh toaán SNIP laâ RIP, DCP vaâ RDCP: - RIPj (Raw Impact for Paper) cuãa taåp chñ j trong nùm hiïån taåi laâ tyã söë giûäa töíng söë caác trñch dêîn cuãa nùm hiïån taåi trïn söë caác baâi baáo àûúåc xuêët baãn trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi cuãa taåp chñ j4; - DCPj (Database Citation Potential) cuãa taåp chñ j trong nùm hiïån taåi laâ söë lûúång trung bònh caác tham khaão trong möåt baâi baáo àûúåc xuêët baãn trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi cuãa taåp chñ j5; - RDCP (Relative Database Citation Potential) trong nùm hiïån taåi cuãa möåt taåp chñ laâ tyã söë giûäa DCP cuãa taåp chñ àoá trïn giaá trõ DCP trung bònh cuãa CSDL chûáa taåp chñ àoá. trong àoá, rj laâ DCP cuãa taåp chñ j coá trong CSDL, vaâ CSDL naây bao quaát N taåp chñ. Khi àoá, RDCP trong nùm hiïån taåi cuãa taåp chñ àûúåc xaác àõnh theo cöng thûác: Giaá trõ cuãa chó söë SNIP trong nùm hiïån taåi cuãa taåp chñ j àûúåc xaác àõnh theo cöng thûác sau: 2 Caác chó söë JII vaâ PII àûúåc CJR Journal-Ranking.com sûã duång àïí xïëp haång taåp chñ. Coá thïí tòm hiïíu caác chó söë naây qua caác trang web tûúng ûáng. 3 Taåm dõch laâ Taác àöång chuêín tûâ nguöìn trïn möåt baâi baáo cuãa taåp chñ ( Source Normalized Impact per Paper – SNIP). Caác thöng tin giúái thiïåu taåi àêy àûúåc trñch dêîn tûâ [14]. 4 Vñ duå, taåp chñ Journal of Informetrics trong caác nùm 2010, 2011 vaâ 2012 xuêët baãn töíng cöång 100 baâi baáo. Trong nùm 2013 coá töíng cöång 200 lûúåt trñch dêîn àïën 100 baâi baáo naây. Khi àoá, RIP nùm 2013 cuãa Journal of Informet- rics laâ 200/100 = 2. 5 Tiïëp vñ duå trïn: Giaã sûã trong 100 baâi baáo trïn cuãa Jourrnal of Infometrics, coá töíng söë 2.000 taâi liïåu tham khaão, khi àoá, DCP cuãa taåp chñ naây nùm 2013 laâ 2,000/100 = 20. [14] Nghiïn cûáu - Trao àöíi 16 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 Hònh 1 seä phaãn aánh möëi quan hïå giûäa caác chó söë trùæc lûúång thû muåc trïn6. c) Chó söë H Chó söë H (H- index) àûúåc nhaâ vêåt lyá hoåc Jorge Hirsch (Àaåi hoåc California San Diego) xêy dûång nùm 2005. Chó söë H àûúåc tñnh toaán dûåa vaâo söë cöng trònh cöng böë vaâ söë lêìn trñch dêîn. Muåc tiïu cuãa chó söë H laâ ào lûúâng mûác àöå aãnh hûúãng tñch luäy cuãa möåt nhaâ khoa hoåc. Chó söë H àûúåc àõnh nghôa nhû sau: Chó söë H cuãa möåt nhaâ khoa hoåc laâ H cöng trònh trong söë N cöng trònh cuãa nhaâ khoa hoåc àoá àûúåc trñch dêîn ñt nhêët laâ H lêìn, vaâ (N – H) àûúåc trñch dêîn dûúái H lêìn. Vñ duå, nïëu möåt nhaâ khoa hoåc coá chó söë H = 20 coá nghôa laâ nhaâ khoa hoåc naây coá 20 cöng trònh nghiïn cûáu vúái möîi cöng trònh àûúåc trñch dêîn ñt nhêët laâ 20 lêìn. Nïëu phaãn aánh quan hïå giûäa söë lûúåt trñch dêîn àïën caác cöng trònh cuãa möåt taác giaã vaâ söë lûúång caác cöng trònh àûúåc thûåc hiïån búãi taác giaã àoá dûúái daång caác àiïím àöì thõ, thò caác àiïím phaãn aánh möëi tûúng quan naây coá hònh daång cuãa möåt àûúâng hyperbol [13]8. Vñ duå, GS Nguyïîn Vùn Tuêën àaä giúái thiïåu chó söë H cuãa möåt söë nhaâ khoa hoåc nöíi tiïëng trïn thïë giúái (taâi liïåu àaä dêîn). 6 Àïën àêy ta dïî liïn tûúâng àïën chó söë trùæc lûúång NSP maâ Marek Kosmulski xêy dûång nùm 2010 (seä àûúåc trònh baây úã phêìn dûúái). 7 Vïì SNIP vaâ caác chó söë coá liïn quan coá thïí tham khaão thïm taåi [13], [14] vaâ taåi Scopus.com 8 Nguöìn tham khaão: Nguyïîn Vùn Tuêën. Àaánh giaá aãnh hûúãng trong nghiïn cûáu khoa hoåc qua chó söë H. , Hònh 1: Tyã lïå giûäa SNIP vaâ RIP laâ möåt haâm söë cuãa RDCP. Àöì thõ cuãa haâm söë naây coá daång möåt àûúâng hyperbol vúái truåc hoaânh laâ RIP vaâ truåc tung laâ SNIP [10]7. SNIP RIP Vêåt lyá Hoáa hoåc Khoa hoåc maáy tñnh Ed Witten (Princeton) : 110 George Whitesides (Harvard) : 135 Hector Garcia Molina (Stanford) : 70 Martin Cohen (Berkeley) : 94 Elias James Corey (Harvard) : 132 Deborah Estrin (UCLA) : 68 Philip Anderson (Princeton) : 91 Martin Karplus (Harvard) : 129 Ian Foster (Illinois) : 67 Manuel Cardona (Max Planck) : 86 Alan Heeger (California) : 114 Scott Shenker (Berkeley) : 65 Frank Wilczek (MIT) : 68 Kurt Wurthrich (Switzerland) : 113 Don Towsley (Massachusetts) : 65 Jeffrey Ullman (Stanford) : 65 d) Chó söë SJR Chó söë SJR (SCImago Journal Rank) àûúåc SCImago phaát triïín tûâ thuêåt toaán Google PageRank ™. Chó söë naây cho thêëy mûác àöå aãnh hûúãng cuãa caác taåp chñ coá trong cú súã dûä liïåu Scopus® tûâ nùm 1996. SCImago Journal Rank (chó söë SJR) laâ möåt pheáp ào xaác àõnh aãnh hûúãng khoa hoåc cuãa taåp THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 17 Nghiïn cûáu - Trao àöíi chñ khoa hoåc, trong àoá, ngoaâi viïåc dûåa vaâo caác söë liïåu thöëng kï vïì trñch dêîn (Chó söë IF mùåc àõnh, chó söë IF àûúåc xaác àõnh qua söë liïåu thöëng kï cuãa 2 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi), coân quan têm túái caác yïëu töë mang tñnh tham biïën phaãn aánh giaá trõ khoa hoåc nhû têìm quan troång, uy tñn cuãa caác taåp chñ cöng böë caác baâi viïët àaä trñch dêîn àïën. Nhòn chung, caách tñnh toaán chó söë SJR laâ phûác taåp, hún nûäa, gêìn àêy laåi xuêët hiïån chó söë SJR2 - loaåi chó söë múái dûåa trïn SJR coá böí sung tham biïën laâ caác söë liïåu thöëng kï vïì cuâng trñch dêîn giûäa caác taåp chñ àûúåc khaão saát. Viïåc trònh baây hïå thöëng caác cöng thûác àïí xaác lêåp chñ söë SJR laâ rêët cöìng kïình vaâ cêìn àûúåc thûåc hiïån trong böëi caãnh khaác. Nhûäng ngûúâi cêìn quan têm sêu vïì chó söë SJR coá thïí tham khaão giúái thiïåu vïì SJR taåi SCImagojr.com hoùåc caác cöng trònh coá liïn quan [6]. Kïët quaã xïëp haång caác taåp chñ thuöåc lônh vûåc caác khoa hoåc thû viïån vaâ thöng tin (LIS) dûåa theo caác chó söë SJR vaâ IF laâ khaác nhau. à) Chó söë Journal Immediacy Index (JImI) Chó söë JImI cuãa möåt taåp chñ, tñnh cho nùm hiïån taåi N, àûúåc xaác àõnh theo cöng thûác sau: Trong àoá: - A (N): Töíng söë caác trñch dêîn trong nùm hiïån taåi N àïën caác baâi baáo àûúåc cöng böë trong nùm hiïån taåi N trïn taåp chñ. - B(N) Söë caác baâi baáo àûúåc cöng böë trong nùm hiïån taåi N trïn taåp chñ. Chó söë JImI cuãa taåp chñ seä phaãn aánh mûác àöå nhanh choáng trung bònh àûúåc trñch dêîn àïën möåt baâi baáo cuãa taåp chñ trong möåt nùm cuå thïí. Chó söë JImI cuãa taåp chñ coá rêët nhiïìu yá nghôa. Trûúác hïët noá chûáng toã taåp chñ àaä àûúåc phöí biïën rêët nhanh choáng, kõp thúâi àïën ngûúâi àoåc. Sau àoá, noá laåi chûáng toã taåp chñ luön thu huát àûúåc möåt caách rêët hiïåu quaã sûå quan têm cuãa ngûúâi àoåc. Möåt taåp chñ nhû vêåy àûúåc àaánh giaá laâ coá uy tñn. e) Söë baâi baáo thaânh cöng (NSP) Nùm 2011, Marek Kosmulski (Àaåi hoåc Töíng húåp Cöng nghïå Lublin, Ba Lan) àaä xêy dûång chó söë laâ Söë caác baâi baáo thaânh cöng (Number of Successful Papers - NSP) àïí àaánh giaá taåp chñ khoa hoåc [9]. Chó söë naây àûúåc xêy dûång nhû sau: Scorej = 1 khi cj > rj Scorej = 0 trong caác trûúâng húåp khaác, trong àoá: - cj : Söë lûúåt caác taâi liïåu khaác trñch dêîn àïën baâi baáo j. - rj : Söë taâi liïåu maâ baâi baáo j trñch dêîn àïën. Thöng thûúâng chó söë naây àûúåc xaác lêåp trong caác quan hïå sau: - Àûúåc thöëng kï trong möåt khoaãng thúâi gian xaác àõnh (1 nùm, 2 nùm, 5 nùm hay thêm chñ trong suöët thúâi gian töìn taåi) cuãa taåp chñ àoá. - Xêy dûång tyã lïå giûäa caác baâi baáo thaânh cöng vúái töíng söë caác baâi baáo thuöåc diïån coá thïí trñch dêîn àûúåc (Citable Paper) cuãa taåp chñ àoá. Taác giaã àûa ra böën lûu yá khi sûã duång chó söë NSP nhû sau: + Caác chó söë trung bònh cuãa cj vaâ rj giûäa caác lônh vûåc khoa hoåc khaác nhau seä khaác nhau. Caác chó söë trung bònh thûúâng laâ cao taåi caác ngaânh, lônh vûåc coá nhiïìu caán böå khoa hoåc vaâ mang tñnh phöí biïën trong xaä höåi. Trong trûúâng húåp ngûúåc laåi, caác chó söë trung bònh naây laâ thêëp hún. + Caác chó söë trung bònh cuãa cj vaâ rj giûäa caác quöëc gia khaác nhau. Caác chó söë trung bònh naây thûúâng laâ cao àöëi vúái nhûäng taåp chñ àûúåc xuêët baãn taåi caác nûúác giaâu, coá trònh àöå KH&CN phaát triïín. Trong trûúâng húåp ngûúåc laåi, caác chó söë trung bònh naây laâ thêëp hún. Nghiïn cûáu - Trao àöíi 18 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 + Caác chó söë cj vaâ rj thûúâng laâ cao àöëi vúái caác baâi baáo daång töíng quan (reviews), coân thûúâng laâ thêëp àöëi vúái caác baâi baáo nghiïn cûáu göëc. + Khi xem xeát caác chó söë cj vaâ rj cêìn àùåc biïåt quan têm túái loaåi tûå trñch dêîn (self-citation): Baâi baáo maâ tyã lïå tûå trñch dêîn cao thûúâng taåo ra caác giaá trõ aão, thiïëu chñnh xaác, vaâ vò vêåy khi àoâi hoãi vïì ngûúäng caác chó söë cho nhûäng baâi thuöåc loaåi naây cêìn àùåc biïåt chuá yá vaâ cêìn àûúåc trûâ hao möåt caách thoãa àaáng. Nùm 2013, taåi Höåi nghõ thûúâng niïn Höåi sinh hoåc tïë baâo Myä töí chûác taåi San Francisco, 150 nhaâ nghiïn cûáu vaâ 75 töí chûác khoa hoåc tham gia Höåi nghõ àaä ra tuyïn böë DORA vúái khuyïën caáo khöng tiïëp tuåc sûã duång IF trong viïåc àaánh giaá khoa hoåc9. Tuy vêåy, theo chuáng töi, trïn thûåc tïë, rêët khoá baác boã àûúåc caác thaânh tûåu maâ ISI (Myä) àaä xêy dûång trïn nûãa thïë kyã nay, nhûäng thaânh tûåu àaä nhêån àûúåc sûå hûúãng ûáng cuãa àaåi àa söë caác cöång àöìng khoa hoåc trïn thïë giúái, àùåc biïåt laâ caác töí chûác thûåc hiïån chûác nùng àaánh giaá khoa hoåc coá uy tñn trïn thïë giúái nhû Thomson Reuters, SCimago, Journal-Ranking ÚÃ àêy, trong nhiïìu trûúâng húåp, nïëu nhû caác IF khöng àûúåc trûåc tiïëp sûã duång, thò ngûúâi ta laåi sûã duång caác chó söë àûúåc hònh thaânh trïn cú súã laâ haâm söë cuãa IF. Vò vêåy, vïì baãn chêët, caác töí chûác naây cuäng sûã duång IF. Vaâ vò thïë, viïåc xuêët baãn caác cöng trònh khoa hoåc trïn caác taåp chñ khoa hoåc coá trong danh muåc taåp chñ àûúåc àûa vaâo CSDL cuãa ISI vêîn luön àûúåc àaánh giaá cao, vaâ thêåm chñ trong khöng ñt trûúâng húåp, àûúåc xem laâ àiïìu kiïån cêìn vaâ àuã cuãa möåt nghiïn cûáu coá chêët lûúång, vò thïë, àïí àûúåc Thomson Reuters lûåa choån haâng nùm vêîn laâ muåc àñch lúán vaâ quan troång cuãa moåi taåp chñ khoa hoåc trïn thïë giúái. 2. ÛÁng duång trùæc lûúång thû muåc taåi caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn Nguöìn thöng tin KH&CN dûúái daång caác CSDL àaä coá möåt bûúác phaát triïín rêët maånh meä vïì söë lûúång, quy mö vaâ tñnh chêët trong khoaãng tûâ cuöëi nhûäng nùm 1990, khi maâ Internet trúã thaânh möi trûúâng lûu giûä, trao àöíi vaâ cung cêëp thöng tin cuãa moåi lônh vûåc hoaåt àöång, cuãa moåi khu vûåc trïn thïë giúái. Cuäng vaâo thúâi kyâ naây, àaä xuêët hiïån nhûäng doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn coá quy mö thõ trûúâng röång khùæp trïn thïë giúái. Thõ trûúâng thöng tin khoa hoåc, nhêët laâ phên khuác caác nguöìn tin trûåc tuyïën tùng trûúãng vúái gia töëc lúán vaâ xêm nhêåp vaâo moåi núi coá ngûúâi laâm viïåc trong lônh vûåc khoa hoåc vaâ cöng nghïå. Vïì cú cêëu, àa söë caác nguöìn tin trûåc tuyïën àïìu coá thïí àûúåc chia thaânh hai böå phêån: caác CSDL thû muåc vaâ caác tïåp toaân vùn tûúng ûáng (dûúái daång tïåp vùn baãn hay tïåp pdf) vaâ àïën nay, hêìu nhû chuáng àïìu àûúåc lûu giûä vaâ truyïìn trïn Internet. Hai böå phêån naây àûúåc tñch húåp vúái nhau nhùçm muåc àñch taåo sûå thuêån tiïån cho ngûúâi sûã duång. Caác CSDL thû muåc (chuã yïëu laâ nguöìn tin múã, khai thaác miïîn phñ) thûúâng thûåc hiïån chûác nùng tiïëp thõ, cung cêëp caác thöng tin thiïët yïëu giuáp ngûúâi sûã duång quyïët àõnh coá truy cêåp, khai thaác phêìn toaân vùn cuãa taâi liïåu (phêìn naây chuã yïëu laâ thu phñ) hay khöng. Sûå phaát triïín naây coân àûúåc thïí hiïån úã chöî, ngaây nay, hêìu hïët caác CSDL khoa hoåc do caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn coá uy tñn trïn thïë giúái àûa ra thõ trûúâng, ngoaâi chûác nùng kiïím soaát nguöìn tin khoa hoåc phuåc vuå viïåc quaãn lyá, khai thaác, tòm kiïëm thöng tin, thò chuáng àïìu thûåc hiïån àûúåc chûác nùng thöëng kï khoa hoåc, laâm cú súã cho viïåc àaánh giaá vaâ xïëp haång khoa hoåc. Lutz Bornmann àaä khùèng àõnh, theo öng vaâ nhiïìu nhaâ khoa hoåc khaác: Khoa hoåc thûåc hiïån viïåc àaánh giaá vaâ baãn thên khoa hoåc cuäng laâ àöëi tûúång àïí àaánh giaá [1]. Trong quaá trònh nghiïn cûáu àïí tòm ra phûúng phaáp àaánh giaá cuãa mònh, thöng qua viïåc khaão saát caác söë liïåu vïì xuêët baãn taâi liïåu khoa hoåc taåi 9 Tham khaão: vaâ Taåp chñ Khoa hoåc vaâ Cöng nghïå Viïåt Nam, caác söë 12, nùm 2013 vaâ söë 16, nùm 2014.. THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 19 Nghiïn cûáu - Trao àöíi möåt söë trûúâng àaåi hoåc, taác giaã àaä ài àïën kïët luêån: Trùæc lûúång thû muåc àaä trúã thaânh cöng cuå khöng thïí thiïëu trong viïåc àaánh giaá caác trûúâng àaåi hoåc[1]. 2.1. ÛÁng duång taåi Thomson Reuters10 Thomson Reuters laâ möåt doanh nghiïåp thöng tin, àaánh giaá khoa hoåc lúán vaâ coá uy tñn bêåc nhêët trïn thïë giúái vaâ àûúåc biïët àïën laâ ngûúâi kïë tuåc cöng viïåc maâ ISI thûåc hiïån trûúác àêy vúái möåt quy mö röång lúán hún: Tñnh àïën thaáng 9 nùm 2014, töíng söë biïíu ghi cuãa CSDL Web of Science cuãa Thomson Reuters laâ 90 triïåu, vúái hún möåt tyã biïíu ghi taâi liïåu tham khaão trñch dêîn, möîi nùm gia tùng khoaãng 65 triïåu biïíu ghi: Àêy chñnh laâ CSDL trñch dêîn lúán nhêët trïn thïë giúái hiïån nay11. Àïí cung cêëp àûúåc caác söë liïåu trñch dêîn àöëi vúái caác taâi liïåu trong möåt CSDL thöng tin khöíng löì, àûúng nhiïn cêëu truác CSDL úã àêy cuäng rêët phûác taåp. Saãn phêím àaánh giaá khoa hoåc àûúåc Thomson Reuters àûa ra thõ trûúâng haâng nùm laâ Journal Citation Report. Cêëu truác CSDL àûúåc mö taã dûúái àêy seä giuáp hònh dung àûúåc tñnh chêët phûác taåp cuãa noá, möåt sûå khaác biïåt cùn baãn so vúái caác loaåi CSDL thû muåc maâ ta àaä tûâng gùåp [8]. Dûúái àêy laâ minh hoåa vïì thöng tin trùæc lûúång thû muåc maâ CSDL do Thomson Reuters cung cêëp phuåc vuå cho xêy dûång baáo caáo trñch dêîn taåp chñ (JCR)12. Hònh trïn cho thêëy, Taåp chñ CA-A CANCER JOURNAL FOR CLINICIANS coá chó söë IF (nùm 2013) laâ cao nhêët (162,5) theo söë liïåu cuãa Journal Citation Report 2013. 2.2. ÛÁng duång taåi SCImagojr.com SCImago Journal&Country Rank laâ möåt cöíng thöng tin bao göìm caác taåp chñ vaâ caác chó söë quöëc gia khoa hoåc àûúåc phaát triïín tûâ nhûäng thöng tin chûáa trong CSDL Scopus (Elsevier BV). Dûä liïåu vïì taâi liïåu trïn SCImagojr.com cung cêëp caác dûä liïåu sau àêy vïì möîi taâi liïåu: Nhan àïì, Quöëc gia xuêët baãn, Phaåm vi bao quaát (xïëp theo 4 haång vïì àöå gêìn guäi vúái chuã àïì maâ taåp chñ bao quaát Qi, i = 1,4), H-Index, So saánh caác chó söë IF vaâ SJR cuãa taåp chñ, So saánh caác chó söë trñch dêîn vaâ tûå trñch dêîn, So saánh trñch dêîn trung bònh vaâ trñch dêîn trung bònh múã röång cuãa taâi liïåu, So saánh chó söë IF trong 2, 3 vaâ 4 nùm, Söë liïåu vïì tñnh chêët quöëc tïë cuãa caác taâi liïåu àûúåc cöng böë, So saánh tyã lïå taâi liïåu coá thïí trñch dêîn àûúåc vaâ caác taâi liïåu khöng thïí trñch dêîn àûúåc, So saánh tyã lïå taâi liïåu àûúåc trñch dêîn vaâ taâi liïåu khöng àûúåc trñch dêîn. Khoaãng thúâi gian thöëng kï tûâ 1999-2013. Caác söë liïåu so saánh trïn àûúåc thïí hiïån dûúái daång àöì thõ/biïíu àöì. 10 Caác thöng tin phaãn aánh ûáng duång trùæc lûúång thû muåc àûúåc töíng húåp tûâ caác trang chuã cuãa caác doanh nghiïåp naây. 11 12 Nguöìn Mark Journal Title ISSN TotalCites Impact Factor 5-Year Impact Factor Immediacy Index Citable Items Cited Half-life Citing Half-life CA-CANCER J CLIN 0007-9235 16130 162,5 107,74 27,76 25 3,1 5,4 Cited Journal Citing Journal Source Data Journal Self Cites Nghiïn cûáu - Trao àöíi 20 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 Baãng xïëp haång taâi liïåu CSDL cuãa SCImago ngoaâi viïåc cung cêëp caác thöng tin thû muåc vïì taâi liïåu, àaä thûåc hiïån viïåc xïëp haång taâi liïåu dûåa trïn caác dûä liïåu phaãn aánh: Chó söë H-Index; Töíng söë caác baâi baáo trong nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Töíng söë caác baâi baáo trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Töíng söë caác trñch dêîn maâ taâi liïåu àaä trñch dêîn trong nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Töíng söë caác trñch dêîn àïën taåp chñ trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Töíng söë caác taâi liïåu coá thïí trñch dêîn àûúåc trong 3 nùm liïìn trûúác nùm hiïån taåi; Chó söë IF mùåc àõnh tñnh cho nùm hiïån taåi; Tyã lïå trñch dêîn ài vaâ trñch dêîn àïën; Quöëc gia xuêët baãn taâi liïåu. Dûä liïåu vïì quöëc gia CSDL cuãa SCImago cung cêëp caác dûä liïåu vïì möîi quöëc gia bao göìm: Chó söë H, Töíng söë taâi liïåu àûúåc xuêët baãn, söë taâi liïåu coá thïí trñch dêîn àûúåc, töíng söë trñch dêîn, Töíng söë tûå trñch dêîn, Söë trñch dêîn trung bònh cuãa möîi taâi liïåu, Tyã lïå trung bònh tûå trñch dêîn cuãa taâi liïåu, Söë caác taâi liïåu àûúåc trñch dêîn, Söë caác taâi liïåu khöng àûúåc trñch dêîn, Caác söë liïåu vïì Húåp taác quöëc tïë, So saánh giûäa quöëc gia vúái caác nûúác thuöåc vuâng (maâ SCImago phên nhoám), So saánh giûäa quöëc gia vúái thïë giúái, So saánh giûäa taâi liïåu coá thïí trñch dêîn vaâ khöng thïí trñch dêîn, Töíng söë caác saãn phêím coá liïn quan (so saánh vúái thïë giúái), Söë liïåu phên böë taâi liïåu theo lônh vûåc khoa hoåc. Caác söë liïåu àûúåc thöëng kï tûâ 1996-2013 vaâ àûúåc liïåt kï theo tûâng nùm. Baãng xïëp haång caác quöëc gia CSDL cuãa SCImago cuäng cung cêëp baãng xïëp haång caác quöëc gia dûåa trïn caác chó söë sau àêy: Töíng söë taâi liïåu, Töíng söë taâi liïåu coá thïí trñch dêîn àûúåc, Töíng söë trñch dêîn, Töíng söë tûå trñch dêîn, Chó söë IF mùåc àõnh vaâ Chó söë H. Ngoaâi Thomson Reuters vaâ SCImago, coân coá möåt söë töí chûác khaác nhû Journal- Ranking.com, Annual Review, cuäng triïín khai dõch vuå cung cêëp caác söë liïåu àïí xïëp haång khoa hoåc àöëi vúái caác chuã thïí khaác nhau. Nguyïn lyá àïí triïín khai dõch vuå naây laâ dûåa trïn caác phên tñch trñch dêîn theo caác daång, loaåi khaác nhau. Do khuön khöí coá haån nïn chuáng töi xin àûúåc chuyïín phêìn giúái thiïåu caác nöåi dung chi tiïët naây àïën möåt dõp khaác. 3. Nöåi dung trùæc lûúång thû muåc trong chûúng trònh àaâo taåo vïì thöng tin- thû viïån Caác trònh baây nïu trïn cho thêëy, roä raâng caác vêën àïì thû muåc, phûúng phaáp thû muåc àûúåc ûáng duång rêët phöí biïën hiïån nay. Nhúâ vêåy, àaä taåo nïn diïån maåo múái cuäng nhû nhûäng kïët quaã hïët sûác êën tûúång dûåa trïn viïåc xûã lyá thû muåc àöëi vúái taâi liïåu úã caác mûác àöå khaác nhau maâ caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn mang laåi. Nhû àaä nïu, caác vêën àïì cuãa trùæc lûúång thû muåc vaâ ûáng duång cuãa noá coân chûa nhêån àûúåc sûå quan têm cuãa àöng àaão nhûäng ngûúâi hoaåt àöång trong lônh vûåc TT-TV nûúác ta. Caác khoa, böå mön giaãng daåy vïì TT-TV taåi caác trûúâng àaåi hoåc coá vai troâ quan troång àïí thay àöíi tònh traång naây, àûa caác vêën àïì liïn quan túái thû muåc trúã thaânh möåt têm àiïím trïn caác diïîn àaân vïì nghiïn cûáu thû muåc noái riïng vaâ caác khoa hoåc vïì thû viïån vaâ thöng tin noái chung. Hiïån taåi, trong chûúng trònh àaâo taåo bêåc àaåi hoåc chuyïn ngaânh TT-TV taåi nhiïìu núi, caác mön hoåc (hay chuã àïì cuãa mön hoåc) coá liïn quan trûåc tiïëp àïën trùæc lûúång thû muåc vaâ caác ûáng duång cuãa noá coá thïí laâ: Cú súã thöng tin hoåc; Thû muåc hoåc; Thû muåc chuyïn ngaânh (khoa hoåc vaâ cöng nghïå; khoa hoåc xaä höåi); Thû viïån söë; Cöng nghïå nöåi dung vaâ cöng nghiïåp nöåi dung; Saãn phêím vaâ dõch vuå TT-TV; Caác maång thöng tin, caác nguöìn tin trûåc tuyïën, caác nguöìn thöng tin daång söë; Marketing trong hoaåt àöång thû viïån Trïn cú súã coá caác dêëu hiïåu liïn quan vïì nöåi dung tri thûác àûúåc cung cêëp cuãa caác mön hoåc trïn, coá thïí tòm thêëy caác àiïím/phêìn chung vúái trùæc lûúång thû muåc. Tûâ nhûäng goác àöå tiïëp cêån khaác nhau, mûác àöå liïn quan cuãa trùæc lûúång thû muåc vúái möîi möåt trong söë caác mön hoåc trïn cuäng àûúåc thïí hiïån khaác nhau, úã nhûäng nöåi dung khaác nhau, tûâ nghiïn cûáu cú baãn àïën nghiïn cûáu ûáng duång, tûâ quaá trònh saãn xuêët àïën cöng àoaån phöí biïën vaâ cung cêëp saãn phêím, dõch vuå thöng tin Khi löìng gheáp nöåi dung cuãa trùæc lûúång thû muåc vaâo möîi THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 21 Nghiïn cûáu - Trao àöíi mön hoåc, thò nhûäng böå phêån kiïën thûác cuãa noá cuäng coá nhûäng troång söë khaác nhau, àïí àaãm baão sûå tñch húåp àûúåc noái úã àêy àûúåc nhuêìn nhuyïîn, caác nöåi dung múái àûúåc böí sung múái khöng trúã nïn khiïn cûúäng. Viïåc xêy dûång chûúng trònh coá böí sung nöåi dung trùæc lûúång thû muåc, ûáng vúái möîi võ trñ (möîi mön hoåc), caác troång têm àûúåc giúái thiïåu cuäng coá nhûäng khaác biïåt nhêët àõnh. Baãng 1 phaãn aánh sûå khaác biïåt àoá tûâ caác kïët quaã nghiïn cûáu caác taâi liïåu [4], [5], [7], [10] vaâ àuác kïët cuãa chuáng töi. Chuá yá 1. Àöëi vúái chûúng trònh àaâo taåo bêåc Thaåc syä vaâ Nghiïn cûáu sinh, thñch húåp nhêët laâ nöåi dung trùæc lûúång thû muåc àûúåc löìng gheáp vaâo mön hoåc Cú súã thöng tin hoåc hoùåc Thû muåc hoåc. Taåi àêy, cuäng cêìn múã röång ra caác chuyïn ngaânh nghiïn cûáu múái vaâ coá liïn quan mêåt thiïët laâ Scienmetrics vaâ Informetrics. Chuá yá 2. Caác mön hoåc àûúåc àaánh dêëu (*) böí sung coá thïí àûúåc thûåc hiïån àöëi vúái chûúng trònh àaâo taåo bêåc Cao àùèng. Khi àoá nöåi dung cuãa trùæc lûúång thû muåc coá thïí àûúåc giúái thiïåu chuã yïëu dûúái goác àöå taåo cho sinh viïn caác kyä nùng cêìn thiïët àïí hiïíu vaâ khai thaác, sûã duång caác chûác nùng thöng kï cuãa caác CSDL loaåi naây. Kïët luêån Hiïån nay úã nûúác ta, viïåc àöíi múái giaáo duåc vaâ àaâo taåo möåt caách toaân diïån, coá hïå thöëng àang thu huát sûå quan têm cuãa toaân xaä höåi, laâ möåt trong söë caác nöåi dung àûúåc phaãn aánh sêu àêåm trong caác vùn baãn nghõ quyïët cuãa Àaãng vaâ Nhaâ nûúác Cöng taác àaâo taåo taåi caác trûúâng àaåi hoåc vò thïë àang coá nhûäng Baãng 1: Nhûäng nöåi dung liïn quan àïën trùæc lûúång thû muåc trong möåt söë mön hoåc Mön hoåc Nöåi dung troång têm cuãa TLTM cêìn àûúåc quan têm trong mön hoåc Cú súã Thöng tin hoåc - Lõch sûã TLTM; - Caác àõnh luêåt cú baãn trong TLTM; - Nöåi dung cuãa TLTM; - Quan hïå vúái Scienmetrics, Informetrics. Thû muåc hoåc - ÛÁng duång TLTM àïí phaát triïín phûúng phaáp biïn muåc; - Chó dêîn trñch dêîn, chó dêîn tham khaão; - Caác phûúng phaáp biïn muåc coá ûáng duång TLTM. Thû muåc chuyïn ngaânh (*) - Caác chûác nùng múái cuãa thû muåc; - CSDL thû muåc; - Caác hïå thöëng chó dêîn tham khaão. Thû viïån söë - Xêy dûång vaâ phaát triïín nguöìn tin, nöåi dung söë, TV söë tñch húåp vaâo Web of Science, Scopus. Cöng nghiïåp nöåi dung - Caác mö hònh liïn kïët dûä liïåu; - Vêën àïì siïu dûä liïåu; - Caác phûúng phaáp xûã lyá thöng tin coá ûáng duång TLTM. SP&DV (*) - Caách taåo lêåp caác saãn phêím phuåc vuå thöëng kï khoa hoåc, àaánh giaá khoa hoåc Maång thöng tin(*) - Khai thaác caác tñnh nùng thöëng kï cuãa caác CSDL trïn maång. Nhêën maånh khña caånh trùæc lûúång web Marketing - Xêy dûång chiïën lûúåc marketing phuåc vuå àa muåc àñch: kiïím soaát nguöìn tin; - Quaãn lyá vaâ àaánh giaá khoa hoåc taåi thû viïån àaåi hoåc vaâ cú quan thöng tin, taåi caác doanh nghiïåp thöng tin vaâ xuêët baãn thay àöíi sêu sùæc vaâ àa daång, tûâ hònh thûác (phûúng thûác àaâo taåo theo tñn chó, viïåc hoåc, viïåc nghiïn cûáu, àaâo taåo tûâ xa, e-learning) cho túái nöåi dung (chuá troång cêåp nhêåt nhûäng thöng tin múái nhêët, theo hûúáng höåi nhêåp tûâng bûúác vaâo caác chûúng trònh àaâo taåo tiïn tiïën trïn thïë giúái, chuá troång cung cêëp caác tri thûác, kinh nghiïåm coá khaã nùng ûáng duång cao vaâo thûåc tiïîn, sûå gùæn kïët giûäa kiïën thûác vaâ kyä nùng ... ). Àïí thûåc hiïån àûúåc nhûäng àöíi múái vúái caác yïu cêìu vaâ chuêín mûåc rêët cao naây, caác trûúâng àaåi hoåc phaãi khöng ngûâng àöíi múái caách thûác vaâ chûúng trònh giaãng daåy cuãa mònh. Caác khoa/böå mön àaâo taåo trong lônh vûåc thöng tin, thû viïån taåi caác trûúâng àaåi hoåc, cao àùèng cuäng cêìn phaãi bûúác vaâo guöìng maáy àöíi múái, ài trïn con àûúâng àöíi múái chung naây. Lyá luêån vaâ thûåc tiïîn trong lônh vûåc thöng tin, thû viïån trïn moåi phaåm vi àaä coá nhûäng bûúác nhaãy voåt tûâ cuöëi thïë kyã XX. Trïn thûåc tïë, caác chûúng trònh àaâo taåo taåi caác khoa/böå mön naây cuäng àaä coá nhiïìu thay àöíi roä rïåt. Tuy nhiïn, so vúái yïu cêìu thûåc tiïîn, giûäa chuáng coân coá möåt khoaãng caách àaáng kïí. Àiïìu àoá àûúåc phaãn aánh qua trûúâng húåp caác vêën àïì cuãa trùæc lûúång thû muåc chûa àûúåc chuáng ta quan têm úã mûác cêìn phaãi coá, àaä laâm cho ngûúâi sinh viïn chûa àuã àiïìu kiïån àïí thûåc sûå àaãm traách àûúåc caác võ trñ chuyïn mön cuãa mònh theo hûúáng höåi nhêåp. Cöng viïåc cuãa caác töí chûác nghiïn cûáu, àaâo taåo úã àêy laâ thu heåp laåi khoaãng caách àoá bùçng nhiïìu giaãi phaáp vaâ caách thûác khaác nhau, vaâ viïåc khöng ngûâng àöíi múái chûúng trònh àaâo taåo laâ nöåi dung khöng thïí thay thïë. Tñch húåp caác tri thûác vaâ thûåc tiïîn ûáng duång trùæc lûúång thû muåc theo caác phûúng aán àïì xuêët trïn àêy laâ möåt trong caác kiïën nghõ maâ chuáng töi hy voång seä thu huát sûå quan têm cuãa caác àöìng nghiïåp. Chuáng töi mong nhêån àûúåc caác yá kiïën trao àöíi thaão luêån vïì vêën àïì trïn qua àõa chó tmtuanissi@gmail.com. Xin caám ún. Nghiïn cûáu - Trao àöíi 22 THÖNG TIN vaâ TÛ LIÏÅU - 1/2015 1. Bornmann L. The Problem of Citation Impact Assess- ments for Recent Publication Years in Institutional Evala- tions.// Journal of Informetrics. 2013. Vol. 7. pp. 722-729. 2. Bouyssou D., Marchant T. Bibliometric rankings of jour- nals based on Impact Factors: An axiomatic approach.// Jour- nal of Informetrics.2011. Volume 5, Issue 1, January. pp. 75-86. 3. Cheng Su ... PrestigeRank: A new evaluation method for papers and journals.// Journal of Informetrics. 2011. Vol- ume 5, Issue 1, January. pp. 1-13 4. Chuyïn àïì vïì trùæc lûúång thû muåc.// Thöng tin & Tû liïåu.2009. söë 2. tr. 1-25. 5. The Concept Citation Indexing: Unique and Innova- tive Tool for Navigating the Research Literature tific/free/essays/history/, 6. Guerrero-Bote V.P., Moya Anegoán F. A Further Step forward in Measuring Journals’ Scientific Pertige: The SJR2 Indicator.// Journal of Informetrics. 2012. Vol. 6. pp 674-688. 7. Hahn K.L. Research Library Publishing Services: New Options for University Publishing.- Washington: ARL. 2008. 41 p. 8. Journal Citation Reports on the Web 4.0 m_workbook0305.pdf 9. Kosmulski M. Successful Papers: A New Idea in Evalua- tion of Scientific Output.// Journal of Informetrics. 2011, Vol 5. pp. 481-485. 10. Moed H.F. Measuring contextual Citation Impact of Scientific Journals. Journal of Informetrics. 2010. Vol. 4. pp. 265-277. 11. Thelwall M. Bibliometrics to webometrics 12. The Thomson Reuters Impact Factor . ee/essays/impact_factor/ 13. Trêìn Maånh Tuêën. Tiïu chuêín quöëc tïë àöëi vúái taåp chñ khoa hoåc vaâ viïåc aáp duång taåi Viïån Khoa hoåc Xaä höåi Viïåt Nam./ Chuã nhiïåm Trêìn Maånh Tuêën: Chûúng trònh cêëp Böå nghiïn cûáu vaâ thöng tin khoa hoåc nùm 2011-2012.- H.: Viïån Khoa hoåc Xaä höåi Viïåt Nam. 2012. 207 tr. 14. Waltman L., etc. Some Modifications to the SNIP Journal Impact Indicator.// Journal of Informetrics. 2013. Vol. 7. Issue 2. pp 272-285. Taâi liïåu tham khaão (Ngaây Toâa soaån nhêån àûúåc baâi: 16-9-2014; Ngaây phaãn biïån àaánh giaá: 12-11-2014; Ngaây chêëp nhêån àùng: 01-12-2014).