Bibliometric indexes are customary used in evaluating the impact of scientific research, even though it is very well known that in different research areas they may range in very different intervals. Sometimes, this is evident even within a single given field of investigation making very difficult (and inaccurate) the assessment of scientific papers. On the other hand, the problem can be recast in the same framework which has allowed to efficiently cope with the ordering of web-pages, i.e., to formulate the PageRank of Google. For this reason, we call such problem the PaperRank problem, here solved by using a similar approach to that employed by PageRank. The obtained solution, which is mathematically grounded, will be used to compare the usual heuristics of the number of citations with a new one here proposed. Some numerical tests show that the new heuristics is much more reliable than the currently used ones, based on the bare number of citations. Moreover, we show that our model improves on recently proposed ones.
Bibliometric Profile of an Emerging Journal: Participatory Educational Research
《教育研究期刊》（PER）是教育领域的重要期刊之一，被ERIC和Scopus等国际主要数据库收录。本文采用文献计量学方法，对2014-2021年期间PER发表的347篇论文进行了文献计量学分析。使用Publish or Perish软件从Google Scholar收集引文数据，作为文章影响力的分析工具。
A bibliometric analysis of Bitcoin scientific production
区块链技术，更具体地说是比特币（其最重要的应用之一），在科学界受到越来越多的关注。第一个以比特币为主题的出版物可以追溯到2012年。尽管时间跨度很短，但其产量（1162篇论文）使得有必要进行文献计量学研究，以观察研究集群，新兴主题和领先学者。我们的论文旨在研究仅围绕比特币的科学生产，不包括其他区块链应用。因此，我们将搜索限制在Web of Science Core Collection中索引的论文，其主题是“比特币”。该数据库适用于经济学、工程学、数学和计算机科学等多种学科。这项文献计量学研究绘制了不同科学学科中比特币相关研究的现状和趋势。
Characterizing the highly cited articles: a large-scale bibliometric analysis of the top 1% most cited research
我们对2007年至2016年期间约10，000篇科学文章进行了大规模分析，以研究影响引文的文献计量学或正式方面。进行横向分析，将文章分解为100多个科学领域和两组，一个实验组和一个对照组，每组随机抽取约5000份文件。实验组包括每个领域和出版年份中引用次数最多的前1%文章（高引用文章）的随机样本，对照组包括期刊引用报告（Web of Science数据库中的科学和社会科学引用索引）中剩余文章的随机样本。作为主要的结果，高被引的文章不同于非高被引的文章在大多数的文献计量学方面考虑。文章组之间在许多变量和领域存在显著差异，低于0.01水平。高被引论文发表在影响因子较高的期刊上（高于33个百分点），合著率高出25%。高被引文章在页数（增加10%）和参考文献（增加35%）方面也更长。最后，高被引文章的标题略短（低3%），但相反，摘要较长（高10%）。
An approach based on the geometric mean of basic quantitative and qualitative bibliometric indicators to evaluate and analyse the research performance of countries and institutions
Bibliometric Patterns and Concept Evolution Trajectories in research publications in Future Generation Computer Systems
未来一代计算机系统（FGCS），由爱思唯尔出版，是一个著名的同行评审期刊，始于1984年。截至本文撰写之日，该杂志已出版第137卷。由于其出版质量和持续的学术标准，它已被主要的学术数据库索引，如Web of Science，Scopus，DOAJ等，它现在是计算机科学（通用）领域的顶级期刊之一。基于该刊的悠久历史、学术声誉和声望，本文对该刊1984-2020年（37年）的载文进行了文献计量学和文本分析。文献计量分析有助于确定出版和引用模式，作者和合作结构，已发表研究的资助模式，开放获取和altmetric影响，性别分布和可持续发展目标的连接等。文本集成路径分析有助于确定主题结构和主要概念演变轨迹。分析结果表明，FGCS期刊是一份高质量的研究期刊，在出版物、引用和排名方面都随着时间的推移而增长。它在特定的主题领域发布文章，云，网格，物联网，区块链等作为主要主题。从云计算到多域网络的知识扩展是显而易见的，并且向服务功能链、分布式机器学习和边缘计算系统的发散是可见的。因此，这篇文章提出了非常翔实和有用的见解研究出版物的趋势FGCS。
Annals of Library and Information Studies. A bibliometric analysis of the journal and a comparison with the top library and information studies journals in Asia and worldwide (2011_2017)
A multivariate stochastic model to assess research performance
在世界范围内，有一种趋势，即应用文献计量研究评价，以支持决策者和研究管理人员的需要。然而，文献计量学的假设和局限性表明，一个概率，而不是传统的确定性的方法来评估研究绩效。这项工作的目的是提出一个多变量的随机模型来衡量个别科学家的表现，并比较其应用的结果与那些从确定性的方法。分析的数据集涵盖了2006-2010年期间在Web of Science中索引的900多名意大利学术科学家在生命科学两个不同领域工作的科学成果。
Scientific Impact of Graph-Based Approaches in Deep Learning Studies -- A Bibliometric Comparison
Karabuk University（卡拉布克大学）
随着时间的推移，在深度学习中应用基于图的方法受到越来越多的关注。本研究对基于图的方法在深度学习中的使用进行了统计分析，并检查了相关文章的科学影响。处理从Web of Science数据库中获得的数据，分析了文章类型，资金可用性，索引类型，年平均引用次数和访问次数等指标，以定量揭示对科学受众的影响。据概述，基于深度学习的研究在2013年之后获得了发展势头，并且在所有深度学习研究中基于图的方法的比例在接下来的10年内从1%线性增加到4%。在基于图的方法的会议论文引文索引（CPCI）中扫描的会议出版物获得了更多的引用。SCI扩展版和新兴版SCI收录出版物的被引次数在两个方向上比较接近。虽然双方支持和不支持的出版物的引用表现相似，但纯深度学习研究在期刊出版方面获得了更多的引用，而基于图形的方法在会议方面获得了更多的引用。尽管近年来它们的表现相似，但基于图表的研究显示，与传统方法相比，随着年龄的增长，它们的引用性能提高了两倍。2014年，所有深度学习研究的每篇文章的年平均引用性能为11.051，而基于图的研究为22.483。此外，尽管获得了16%的访问量，但随着时间的推移，基于图的论文获得的总引用量几乎与纯论文相同。这表明基于图的方法需要更多的注意力，而纯深度学习相对更容易进入。
Missing author address information in Web of Science-An explorative study
文献计量分析越来越多地用于评估和比较不同地理区域的研究绩效。然而，作者地址信息缺失问题并未引起学者和实务界的足够重视。本研究探讨Web of Science（WoS）三个核心期刊引文数据库中的缺失数据问题。我们的研究结果显示，从1900年到2015年，WoS索引的出版物中有超过五分之一的出版物在地址字段中完全缺失信息。这个问题的严重程度在不同的时间段、引文数据库、文献类型和出版语言之间有很大差异。这一问题对于1970年代初之前出版的科学和社会科学研究尤其严重，对于最近出版的艺术和人文科学研究仍然很重要。进一步的研究表明，许多完全缺失地址信息的记录并不代表学术研究。对随机样本的全文扫描显示，大约40%的文章有一些地址信息没有在WoS中索引。这项研究还发现，自1998年以来，美国研究中部分缺失地址信息的问题已经大大减少。最后，本文提出了一些讨论和尝试性的补救措施。
Are the authors of highly cited articles also the most productive ones?
各国政府越来越多地决定实施旨在促进和奖励优秀科研成果的政策措施。事实上，这正是国家研究评估工作的预期目的。这些方法通常基于对最佳研究产品质量的分析;然而，一种不同的分析和干预方法基于对科学家个人生产力的衡量，即他们在所观察期间的整个科学生产的总体影响。这项工作分析了这两种方法的融合，询问最有生产力的科学家是否以及如何衡量高引用文章;反之亦然，高引用文章的比例是由生产力“非顶级”的科学家实现的。要做到这一点，我们使用文献计量学指标，适用于2004-2008年出版物撰写的意大利大学的学者和索引在Web of Science。
The specific shapes of gender imbalance in scientific authorships: a network approach
与妇女在学术界和研究中日益增长的重要性相比，合作研究中的性别差异很少受到关注。毫不奇怪，大多数文献计量数据库都严重缺乏按性别分列的直接可用信息。虽然基于拓扑的网络方法经常被用于研究合作，性别差异对拓扑结果的影响的研究仍然很少。在这里，网络的科学主题是用来表征模式，可能与五类作者的基础上建立的性别。我们发现足够的证据表明，科学作者的性别不平衡给网络带来了一个特殊的特征，这些网络是由2010-2015年期间在Web of Science（WoS）索引的经济学期刊上发表的论文引起的，并且至少有一位作者隶属于葡萄牙机构。我们的研究结果表明，出现了一个特定的模式时，网络的共同出现的主题是从一组专为男性撰写的文件。这种男性独占的作者身份条件被认为是网络结构中出现这种特定形状的唯一原因。这种独特的特点可能有助于未来的网络分析的研究合作和跨学科。
