在这项工作中，我们研究了1945年至2008年11月期间欧洲，拉丁美洲和非洲国家所有科学的研究活动。所有数据都是在此期间从Web of Science数据库中获取的。实验数据的分析表明，在一个非广泛的热统计形式主义，Tsallis \emph{q}指数分布$N(c)$令人满意地描述了科学信息引文研究所。作为第一种方法，通过应用{ \it单一}曲线（即，对于{ \it all}，$c$，$T$是“有效温度”，$N(c) \propto 1/[1+(q-1) c/T]^{\frac{1}{q-1}}$和$q\simeq 4/3$），可以成功地拟合本调查中检查的数据。目前的分析最终表明，这种现象可能本质上是{ \it one and the same}沿着引用数的{ \it整个}范围。最后，这份手稿提供了一个新的排名指数，通过“有效温度”$T$，在这些国家的研究活动的影响水平，考虑到出版物的数量和它们的引用。
英文摘要：
In this work we have studied the research activity for countries of Europe, Latin America and Africa for all sciences between 1945 and November 2008. All the data are captured from the Web of Science database during this period. The analysis of the experimental data shows that, within a nonextensive thermostatistical formalism, the Tsallis \emph{q}-exponential distribution $N(c)$ satisfactorily describes Institute of Scientific Information citations. The data which are examined in the present survey can be fitted successfully as a first approach by applying a {\it single} curve (namely, $N(c) \propto 1/[1+(q-1) c/T]^{\frac{1}{q-1}}$ with $q\simeq 4/3$ for {\it all} the available citations $c$, $T$ being an "effective temperature". The present analysis ultimately suggests that the phenomenon might essentially be {\it one and the same} along the {\it entire} range of the citation number. Finally, this manuscript provides a new ranking index, via the "effective temperature" $T$, for the impact level of the research activity in these countries, taking into account the number of the publications and their citations.
A Comparison between the China Scientific and Technical Papers and Citations Database and the Science Citation Index in terms of journal hierarchies and inter-journal citation relations
Is scientific literature subject to a sell-by-date? A general methodology to analyze the durability of scientific documents
文献的引文历史和老化的研究是从几个角度讨论的主题，特别是在分析延迟识别或睡美人的文献中。然而，没有一种通用的方法可以广泛应用于不同的时间段和/或研究领域。本文提出了一种新的科学论文老化和耐久性综合分析方法。该方法将文献分为三种类型：延迟文献，其引用的主要部分晚于正常文献;昙花一现，其在出版后立即收到引用，但长期不被引用;正常文献，随着时间的推移具有典型的引用分布的文献。考虑到Web of Science中至少有5次外部引用（即不考虑自引）的整个文档群体，对这三种类型的耐久性进行了分析。已经发现了与三种类型的耐久性相关的几种模式，并讨论了所开发的方法的进一步研究的潜力。
An approach to the author citation potential: Measures of scientific performance which are invariant across scientific fields
引用潜力是被引用概率的度量。显然，科学、社会科学和人文科学领域之间的差异是不同的，因为跨学科的出版和引用行为存在系统性差异。过去，引用潜力是在期刊层面上研究的，考虑到已建立的期刊组的平均引用数量（例如，皇冠指标是基于Web of Science数据库中的期刊主题类别）。本文从三个不同的研究维度对作者的科学研究进行了描述：产出（期刊论文）、影响（期刊引用）和参考（文献来源）。然后，我们提出了不同的措施的基础上，这些方面的比例为作者的引用潜力。从CSIC研究中心（西班牙）随机挑选的四个学科领域的120名高产作者的实证应用表明，生产和影响维度之间的比率是对单个作者一级引用潜力的标准化衡量。此外，这一比率降低组间方差相对于组内方差的比例高于所分析的其他指标。此外，它与所使用的期刊影响力指标类型一致。这一结果的一个可能的应用是在跨学科机构的选拔和晋升过程中，因为它允许根据作者的具体科学研究进行比较。
Nonuniversal power law scaling in the probability distribution of scientific citations
我们开发了一个科学引文分布模型。该模型包含一个双重机制：在直接机制中，新论文的作者找到旧论文A并引用它;在间接机制中，新论文的作者找到旧论文A，只能通过新的中介论文B的参考文献列表，而后者之前引用过A。通过与引文数据库的比较发现，被引次数少的论文主要是通过直接机制被引的。已经有许多引文的论文（“经典”）主要通过间接机制被引用。间接机制给出幂律尾部。一篇论文成为经典的“临界点”是1981年发表在科学信息研究所（ISI）Web of Science数据库中的论文被引用约21次，1975-1994年发表的《物理评论D》论文被引用29次，2007年收集的高h指数化学家名单中的所有出版物被引用39次。幂律指数不是普适的。被高引用的个体比被低引用的个体有一个系统性的小指数。
Which type of citation analysis generates the most accurate taxonomy of scientific and technical knowledge?
1965年，德里克·德·索拉·普莱斯（Derek de Solla Price）预见到了一天，即基于引文的科学和技术分类法将被划定并相应地用于科学政策。如果分类法要对政策制定有用，就需要全面和准确，特别是现在政策制定者正在利用基于引用的指标来评估人员，机构和实验室。然而，确定分类的准确性仍然是一个挑战。以前的工作分区解决方案的准确性是稀疏的，这些研究的结果，而有用的，并没有明确的。在这项研究中，我们比较的准确性的主题层次分类的基础上使用直接引用，书目耦合和共引的文件聚类。使用一套新的黄金标准-至少有100个参考文献的文章-我们发现，直接引用是更好地集中参考文献比书目耦合或共同引用。使用的假设，即更高浓度的参考文献表示更准确的集群，直接引用，从而提供了一个更准确的代表分类的科学和技术知识比书目耦合或共同引用。我们还发现，学科级分类的基础上的期刊模式是非常不准确的主题级分类相比，并建议反对使用。
Quantifying the higher-order influence of scientific publications
引用影响通常使用直接的一阶引用关系进行评估。我们在这里考虑的是出版物通过引用对新出版物的间接影响。我们提出了一种新的方法来量化出版物的高阶引用影响，同时考虑直接，或一阶，间接，或高阶引用。特别是，我们感兴趣的是在学科水平上的高阶引文影响。我们将这种方法应用于整个Web of Science数据的学科水平。我们发现，大量的影响力- 42% -源于高阶引用。此外，我们表明，高阶引文影响有助于量化和可视化学科之间的引文流，并评估其跨学科的程度。
Citation network centrality: a scientific awards predictor?
$K$ -指数是一种在复杂网络中容易计算的中心性指数，例如科学引文网络。如果研究者被至少有$K$引用的$K$文章引用，则其$K$指数等于$K$。与Hirsh的$h$指数相比，$K$指数有几个优点，并且在以前的研究中，它与诺贝尔奖的相关性优于{ \em Web of Science}给出的任何其他指数，包括$h$指数。与其他科学界关系密切的研究人员联系最紧密的研究人员最有可能从事重要的工作，更有可能在特定领域获得重大奖项，这是合理的。然而，发现的相关性并不意味着因果关系。在这里，我们使用$K$ -索引进行实验，产生了12个候选人的主要科学奖，包括物理学诺贝尔奖，在不久的将来。例如，我们的前12名$K$ -索引列表自然选择了2019年诺贝尔奖获得者James Peebles。该名单可以每年更新，并应与下一年的获奖者进行比较
On the relationships between bibliographic characteristics of scientific documents and citation and Mendeley readership counts: A large-scale analysis of Web of Science publications
在本文中，我们提出了第一个大规模的分析与特定文件的书目特征之间的关系Mendeley读者和引文计数。分析了Web of Science（WoS）所涵盖的期刊上发表的来自不同领域的130万篇出版物的数据集。这项工作表明，由于引用值较低而经常被排除在引用分析之外的文档类型，如编辑材料，信件或新闻条目，在Mendeley中得到了很好的覆盖和保存，这表明Mendeley读者群可以可靠地为这些文档类型的分析提供信息。研究结果表明，合作论文经常保存在Mendeley，这是类似于观察到的引文。然而，读者群与标题长度和页数之间的关系比在引文中观察到的相同关系要弱。对不同学科的分析也指出了几个文献特征、读者群和引文数量之间关系的不同模式。总体而言，结果强调，虽然存在学科差异，读者人数与类似的书目特征相关的引用计数，加强了这样一种想法，即门德利读者和引用捕获类似的概念的影响，虽然它们不能被视为等同的指标。
Citation concept analysis (CCA) - A new form of citation analysis revealing the usefulness of concepts for other researchers illustrated by two exemplary case studies including classic books by Thomas S. Kuhn and Karl R. Popper
近年来，论文全文越来越多地以电子方式提供，这为更详细地定量研究引文上下文提供了可能性。在这项研究中，我们介绍了一种新的形式的引文分析，我们称之为引文概念分析（CCA）。CCA的目的是揭示某些概念的认知影响-在一份文件中发表-对引用作者。它统计了在引用出版物的引用上下文中提到（引用）概念的次数。我们用三个经典的例子来说明这一方法：（1）托马斯·S。库恩的《科学发现的逻辑》（Logik der Forschung：Zur Erkenntnistheorie der modernen Naturwissenschaft）和卡尔·R·库恩的《猜想与反驳：科学知识的增长》（Conjectures and refutations：the growth of scientific knowledge）。波普正如我们的研究结果所显示的那样，库恩的“范式”概念产生了重大影响，这并不奇怪。令人惊讶的是，它的影响比库恩的其他概念大得多，例如，“科学革命”。范式概念占库恩工作概念相关引文的80%以上，其影响力在所有学科和时间上都具有弹性。关于波普尔，“证伪”是从他的书中衍生出来的最常用的概念。证伪毕竟是波普尔批判理性主义的基石。
On the relationship between interdisciplinarity and scientific impact
本文分析了学科交叉对单个论文科学影响力的影响。利用2000年Web of Science上发表的所有论文，我们将给定论文的跨学科程度定义为其引用其他学科期刊的引用百分比。我们发现，尽管所有学科的论文的跨学科性水平和它们的引用率之间没有明显的相关性，但仍有一些学科的跨学科性水平越高，引用率越高。对于其他学科，引用随着跨学科的增长而下降。所有学科都有一个明显的特点：高度学科性和高度跨学科性的论文的科学影响力很低。这表明，可能存在一个跨学科的最佳状态，超过这个状态，研究就会过于分散，无法找到自己的位置，而在这个状态下，研究就会过于主流，无法产生很大的影响。最后，跨学科性和科学影响力之间的关系是高度决定的引用特性的学科：引用引用密集型学科的论文更有可能被这些学科引用，因此，获得更高的引用分数比引用非引用密集型学科的论文。
