문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 CWTS 레이던 랭킹 (문단 편집) == 평가지표 == * Type of indicators (평가지표의 유형) * Impact: 인용지수(영향력지수)를 반영한다. * Collaboration: 공동연구가 얼마나 활발하게 이루어지는지 나타냄. * Indicators (평가지표) * Impact (인용지수) * P: 논문 점수 * P(top n%): 상위 n% 이내에 드는 우수 논문 점수 * PP(top n%): 상위 n% 논문의 비율 * Collaboration (공동연구) * P(collab): 대학/기관 간 공동연구 논문 점수 * PP(collab): 공동연구 논문 비율 * P(int collab), PP(int collab): 국제 공동연구 논문 점수, 논문 비율 * P(industry), PP(industry): 산업체와의 공동연구 논문 점수, 논문 비율 * P(<100km), PP(<100km): 근거리 공동연구 논문 점수, 논문 비율 * P(>5000km), PP(>5000km): 원거리 공동연구 논문 점수, 논문 비율 * Calculate impact indicators using fractional counting: 이 옵션에 체크하면 여러 대학에서 공동 저자로 참여한 경우 인용지수를 등분하여 계상한다. 옵션을 해제하면 전체로 계산한다. 각 지표가 일반적으로 의미하는 바를 대략적으로 살펴보자면. > '''P'''라는 지표의 경우 대학원의 규모가 클수록 논문을 많이 써내기 때문에 일률적으로 점수가 상승하는 경향이 있다. >'''P(top 10%)'''의 경우 ''''질 좋은 논문''''이 ''''양적으로'''' 얼마나 배출되는지를 따지는 지표이므로, 일반적으로 P지표와 거의 일치하지만(당연히 논문을 많이 쓸수록 피인용도 높은 논문이 많이 나올테니), 규모가 대규모 대학들에 비해 작아서 논문의 절대량에서 밀려 P지표에서 숨겨져 있던 소수정예 중규모 대학들의 경우 P지표에 비해 P(top 10%)에 슬슬 얼굴을 드러낸다. >'''PP(top 10%)'''의 경우 질 좋은 논문이 나오는 ''''비율''''을 확인하는데, 위에서 말했듯 소수정예 중규모 대학들이 특히 강세를 보인다. 이처럼 각각의 지표가 보여주는 바가 상당히 갈리기 때문에 P(top 10%)지표와 PP(top 10%)지표는 보통 혼용되는 편이다. 예컨대 논문 인용도와 인용 상위권 논문 지수에서 모두 5위를 차지한 [[카이스트]]는 상위권 논문의 질적 비율도 3위인 점에서 '''대학원의 규모도 크고 수준도 높다'''는 것을 알 수 있다. 또 [[유니스트]]와 [[포항공대]]는, P지표에서는 25위와 14위, P(top 10%)지표에서는 10위와 7위이지만, PP(top 10%)지표에서 각각 '''1위'''와 '''2위'''를 차지한다는 점에서 '''대학원의 규모가 너무 작지도 않으면서 수준 또한 높게 운영된다'''고 추측할 수 있다. 마지막으로 상위권 논문의 질적 비율에서는 6위, 13위인 [[서울대]]와 [[연세대]]는 전체 논문 인용도나 상위권 논문 인용도에서 모두 각각 '''1위''', '''2위'''를 했다는 점에서 '''학계에서 차지하는 위상이 매우 클 것이다''' 라는 것을 알 수 있다. [[파일:cwts pp vs p.png]] 단, PP 지표는 비율이기 때문에 연구의 효율성을 반영하지만 순위에 방점을 두는 것은 왜곡된 정보를 전달할 수 있다. 극단적으로 단 1편의 논문을 발표하고 그 논문이 최상위권 논문이라면 100%가 나올 수도 있다. 위 그래프에서도 록펠러 대학교는 PP(top 10%)가 33.0%로 극단적으로 높지만 P(top 10%)는 281에 불과한 반면, 하버드 대학교는 PP(top 10%)는 20.7% 수준을 유지하면서 P(top 10%)는 7247로 아득하게 앞서고 있다. 하버드 대학교 뿐 아니라 스탠퍼드, MIT, UC 버클리, 칼텍, 프린스턴 등의 명문대들이 20~23% 정도의 PP(top 10%) 수준에서 높은 연구 결과(P(top 10%))를 생산하고 있는 것을 볼 수 있다. 인용 지수에 관련해서는 top 1%, 5%, 10%, 50% 지표를 제공하므로 적절하게 활용할 수 있다. 예컨대 top 1% 지표는 학계 최고 수준의 논문을 나타내므로 세계 톱클래스 수준과의 비교가 가능하다. 하지만 top 1% 논문은 수량 자체가 적기 때문에 중~하위권 대학의 수준 비교에는 적절하지 않다. 시험의 난도가 높아지면 상위권 변별력은 높아지지만 중~하위권은 찍기 경쟁이 돼 버리는 현상과 마찬가지다. top 50% 지표는 그냥 논문 수준을 반영하지 않는 P 지표와 별반 차이가 없다. 따라서 top 10%를 기준으로 하되, 상위권/최상위권에서는 top 5%, top 1%를 적절히 참고하는 것이 좋다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기