数据集概述
本数据集为论文《Are citation networks relevant to explain academic promotions?》的配套数据，包含意大利国家科学资格（ASN）评估中统计学与计算机科学领域学者的引文网络矩阵、分类模型数据及相关文档，用于分析引文网络指标对学术晋升评估结果的预测作用。
文件详解
该数据集包含CSV格式数据文件与PDF格式文档，具体说明如下：
- 引文网络矩阵文件（CSV格式）：
- 细分领域矩阵：AdjacencyMatrix_01B1.csv、AdjacencyMatrix_09H1.csv、AdjacencyMatrix_13D1.csv、AdjacencyMatrix_13D2.csv、AdjacencyMatrix_13D3.csv，分别对应意大利学术招聘领域01/B1、09/H1、13/D1、13/D2、13/D3的学者引文矩阵。
- 综合领域矩阵：AdjacencyMatrix_CS.csv（计算机科学领域）、AdjacencyMatrix_ST.csv（统计学领域），整合对应学科细分领域的引文数据。
- 分类模型数据文件（CSV格式）：
- 正教授级别数据：CS_01B1_1.csv、CS_09H1_1.csv、ST_13D1_1.csv、ST_13D2_1.csv、ST_13D3_1.csv，包含计算机科学与统计学各细分领域正教授候选人的评估数据。
- 副教授级别数据：CS_01B1_2.csv、CS_09H1_2.csv、ST_13D1_2.csv、ST_13D2_2.csv、ST_13D3_2.csv，包含对应领域副教授候选人的评估数据。
- 核心字段示例：ID（学者标识）、ASN_result（评估结果）、indegree（入度）、outdegree（出度）、prestige（声望指数）、accomplishments（成果数量）等。
- 文档文件（PDF格式）：
- Codebook.pdf：数据字典，解释CSV文件中各字段的含义与编码规则。
- Appendix.pdf：论文中分类模型（逐步逻辑回归）的最终结果文档。
- NormalityAssessment.pdf：引文网络指标的正态性检验报告。
适用场景
- 学术评估研究：分析引文网络指标对意大利ASN学术晋升评估结果的预测价值。
- 信息计量学分析：探究不同学科（统计学、计算机科学）引文网络结构与学术表现的关联。
- 分类模型应用：验证网络变量在学术评估结果预测模型中的解释力提升作用。
- 学术政策研究：为非引文型学科评估中定量指标的应用提供实证参考。
