DOI
是数位物件识别码
(
D
igital
O
bject
I
dentifier
)
的简称,
为物件在网路上的唯一识别码,可用于永久连结并引用目标物件。
使用DOI作为永久连结
每个DOI号前面加上
「
http://dx.doi.org/
」
便成为永久网址。
如以DOI号为
10.5297/ser.1201.002
的文献为例,此文献的永久连结便是:
http://dx.doi.org/
10.5297/ser.1201.002
。
日后不论出版单位如何更动此文献位置,永久连结所指向的位置皆会即时更新,不再错失重要的研究。
引用含有DOI的文献
有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式,可引用DOI永久连结。
DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结,并给予使用者跨平台的良好使用经验,目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。 如想对DOI的使用与概念有进一步了解,请参考 ( ) 。
ACI:
数据来源:Academic Citation Index,简称ACI
台湾最大的引用文献资料库,目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献,总期刊量超过690种,每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众,并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。
五年影响指数(5-Year Impact Factor):某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。
公式:(前五年发表论文在统计年的被引用次数)÷(前五年论文产出论文总篇数)
例如:A期刊2017年之五年影响指数
(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)
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为提供读者最前线之学术资讯,于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前,率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯,但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号,不论预刊或正式出版皆不会改变,读者可点击DOI连结,或于DOI号前面加上 「 http://dx.doi.org/ 」 连结到文献目前最新版本。
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doi:DOI 号
Extended Fuzzy Regression Model with Least Squares Estimation and Residual Evaluation
International Journal of Information and Management Sciences ; 23:4 (2012 / 12 / 01) , P341 - 357
英文 DOI: 10.6186/IJIMS.2012.23.4.1
Extended fuzzy regression model (EFR model) ; fuzzy coefficient ; least squares method ; fuzzy residuals ; mean squared error (MSE)
- Andres, J. de.(2006).Calculating insurance claim reserves with fuzzy regression.Fuzzy Sets and Systems,157,3091-3108.
- Andres, J. de.,Terceno, A.(2004).Estimating a fuzzy term structure of interest rates using fuzzy regression techniques.European Journal of Operational Research,154,804-818.
- Asadzadeh, S. M.,Azadeh, A.,Ziaeifar, A.(2011).A neuro-fuzzy-regression algorithm for improved prediction of manufacturing lead time with machine breakdowns.Concurrent Engineering,19,269-281.
- Azadeh, A.,Saberi, M.,Ghaderi, S. F.,Gitiforouz, A.(2010).Estimating and improving electricity demand function in residential sector with imprecise data by fuzzy regression.International Journal of Mathematics in Operational Research,2,405-423.
- Chen, L. Y.,Mujtaba, B. G.(2010).Strategic prediction of the business cycle using the fuzzy regression model: a study of the council of economic planning and development in Taiwan.International Journal of Business Forecasting and Marketing Intelligence,1,217-23.