Cross-Lingual Citations in English Papers: A Large-Scale Analysis of Prevalence, Usage, and Impact
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院）；University of Stuttgart（斯图加特大学）
学术数据中的引文信息是了解出版物接受和学术话语的重要来源。引文分析的结果和基于引文的机器学习方法的适用性在很大程度上取决于这些数据的完整性。当今学术数据的一个特别缺点是，非英语出版物通常不包括在数据集中，或者语言元数据不可用。因此，不同语言出版物之间的引用（跨语言引用）只在非常有限的程度上进行了研究。在本文中，我们提出了一个跨语言的引文分析的基础上，超过一百万篇英文论文，跨越三个科学学科和三十年的时间跨度。我们的调查涵盖了被引用语言和学科之间的差异，随着时间的推移的趋势，以及跨语言引用的使用特点和影响。我们的研究结果是越来越多的引用率以中文撰写的出版物，引文主要是当地的非英语语言，和跨和单语引用之间的引用意图的一致性。为了便于进一步研究，我们将收集的数据和源代码公开。
2021-11-10 cs.DL cs.IR cs.LG
Which early works are cited most frequently in climate change research literature? A bibliometric approach based on Reference Publication Year Spectroscopy
这种文献计量学分析的重点是气候变化研究的一般历史，更具体地说，对温室效应的发现。首先，将参考出版物年光谱（RPYS）应用于1980年至2014年期间发表的222，060篇关于气候变化的大型出版物。对其中引用的参考文献进行了提取和分析，这些参考文献是引用最频繁的出版物。其次，提出了一种新的方法，用于建立一个更具体的主题应用RPYS（基于标记参考的共同引用）的出版物集（RPYS-CO）。气候变化文献的RPYS集中在气候变化研究的历史上。我们在所有学科中确定了35篇高被引出版物，其中包括19世纪早期的基础科学著作（与气候变化的联系较弱）和一些与气候变化有较强联系的科学基石。通过使用Arabius（1896）的论文作为RPYS-CO标记论文，我们只选择专门讨论温室效应和二氧化碳作用的出版物。此外，我们集中在1800-1850年的时间段，以揭示J.B.J傅立叶在引用的参考文献方面的贡献。在这项研究中使用不同的RPYS方法，我们能够识别出著名图标的完整作品范围，以及许多与气候变化研究历史相关的鲜为人知的作品。这些分析证实了RPYS方法在历史研究中的潜力：种子论文是根据整个社区引用的参考文献检测的，没有任何进一步的假设。
2016-10-28 cs.DL physics.soc-ph
Do Mendeley readership counts help to filter highly cited WoS publications better than average citation impact of journals (JCS)?
本研究以Mendeley地区科技期刊使用者的学术地位为研究对象，从学科领域、引文和读者影响三个方面分析Mendeley期刊使用者的使用模式。本研究的主要重点是研究Mendeley读者计数的过滤能力相比，期刊引用分数检测高被引WoS出版物。主要发现表明，与5个主要科学领域的引用相比，门德尔利读者的接受速度更快。科学用户与引用的相关性较高，表明这些用户之间的阅读和引用行为之间的相似性。研究结果表明，在所有学科领域和大多数用户类型中，Mendeley读者数对高被引出版物（PPtop 10%）的过滤效果优于期刊引用分数。这一结果加强了潜在的作用，Mendeley读者可以发挥通知科学和替代的影响。
2015-07-08 cs.DL
Chandra Publication Statistics
在这项研究中，我们开发和提出的出版物的指标，从钱德拉书目数据库的数据分析的基础上，更有意义的和不太敏感的观察比传统的指标的特定特征。它们分为三个主要类别：出版速度;出版的观察时间比例;和档案使用。引用结果是第四类，但不太适合明确的陈述。对钱德拉来说，从观测到发表的中位时间是2.36年;大约7年后，90%的观测时间被发表; 10年后，70%的观测时间被发表两次以上;假设数据检索和发表之间有两年的滞后，该任务的年度总出版物产量是累积观测时间的60-70%。
2012-02-15 astro-ph.IM cs.DL
Common Library 1.0: A Corpus of Victorian Novels Reflecting the Population in Terms of Publication Year and Author Gender
19世纪的图书史、文学社会学和定量文学史的研究因缺乏一本能捕捉文学作品多样性的小说集而受阻。我们介绍了一个语料库的75个维多利亚时代的小说样本从15,322记录的小说书目出版于1837年至1901年在不列颠群岛。这个语料库，公共图书馆，在以下方面是独特的：在语料库中与社会学上重要的子群体相关联的小说的份额与更广泛的人口中的份额相匹配。例如，19世纪80年代女性所写的小说在语料库中的比例与人口中的比例大致相同。虽然我们没有，在这篇特别的论文中，声称语料库是熟悉意义上的代表性样本-如果“可以以已知的准确度从样本中估计出人群中感兴趣的特征”，则样本具有代表性（Lohr 2010，第3页）-我们相信语料库将对研究人员有用。这是因为现有的语料库--通常是方便的样本--与出版小说的数量明显不一致。他们倾向于过度代表特定时期出版的小说和男性小说。公共库可以与这些非代表性的方便语料库一起使用或代替它们。
2019-09-05 cs.DL
A Quantitative History of A.I. Research in the United States and China
RAND Corporation（兰德公司）
受最近对美国和中国在人工智能领域竞争的现状和后果的兴趣的驱使。研究中，我们分析了从Scopus收集的60年的抽象数据，以探索和量化有关AI的出版物的趋势。每个国家附属机构的主题。我们发现，两国出版物的总量在几十年中以惊人的规律增长。虽然中国最初的出版量增长速度快于美国，中国的经济增长在达到与美国持平的水平时放缓，现在两国的增长率相似。我们还看到，两国在1990年前后在主题选择上都发生了巨大的转变，并将此与对神经网络方法的兴趣激增联系起来。最后，我们看到的证据表明，在2000年至2010年期间，中国的主题选择往往落后于美国，但近几十年来，主题组合已经变得更加一致。
2020-06-11 cs.AI cs.CY cs.DL
Usage Bibliometrics as a Tool to Measure Research Activity
衡量研究活动和影响已成为评估各种实体（研究人员个人、组织、文书、区域、学科）的一个组成部分。传统的文献计量学指标，如基于出版物和引用的指标，提供了这一情况的重要组成部分，但不能描述全貌。由于阅读学术出版物是研究生存周期的一个重要组成部分，因此很自然地要为这一活动引入衡量标准，以量化一个实体的效率、生产力和影响。引用和阅读是显著不同的信号，因此结合在一起，它们提供了研究活动的更完整的画面。大多数学术出版物现在都可以在线访问，这使得阅读及其模式的研究成为可能。点击流日志使我们能够实时跟踪整个研究社区的信息访问。出版和引用数据集只反映作者的活动。此外，下载统计数据将帮助我们识别具有重大影响力但引用次数不多的出版物。点击流信号可以说比引用信号更复杂。首先，它们是不同类别读者的叠加。爬虫的系统下载也会污染信号，浏览行为也是如此。我们讨论了与点击流数据相关的复杂性，以及如何通过适当的过滤，从下载统计数据中推断出统计上显著的关系和结论。我们描述了如何下载统计数据可以用来描述研究活动在不同层次的聚合，从组织到国家。这些统计数字显示了与社会经济指标的相关性。将与传统的文献计量指标进行比较。我们认为天文学代表了更普遍的趋势。
2017-06-07 astro-ph.IM cs.CY cs.DL
Constructing experimental indicators for Open Access documents
学术出版系统正在发生的范式变化（“科学正在转向电子科学”）使得有必要构建替代的评估标准/指标，适当考虑到电子出版物和其他数字格式研究成果的独特性。今天，大部分的学术开放获取（OA）出版物和自存档领域没有很好地涵盖在传统的引文和索引数据库。免费获取的研究成果的份额和重要性不断增加，这就要求采用新的方法/指标来衡量和评估这些新型科学出版物。在本文中，我们提出了一个简单的定量方法，建立指标，通过测量OA文件和其他Web实体的访问/下载模式的一个单一的Web服务器。实验指标（搜索引擎、反向链接和直接存取指标）是基于标准的本地Web使用数据构建的。开发这一新型网络指标是为了模拟更好地研究/评价开放式文件的可获取性、可见性和相互联系的具体需求。我们的结论是，电子科学将需要新的稳定的电子指标。
2006-10-11 cs.DL
Ukrainian Arts and Humanities research in Scopus: A Bibliometric Analysis
该研究基于Scopus对2012—2021年乌克兰艺术与人文研究进行文献计量分析，揭示其出版增长、国际化、主题语言分布及被引表现。
2023-08-15 cs.DL
NACSOS-nexus: NLP Assisted Classification, Synthesis and Online Screening with New and EXtended Usage Scenarios
本文介绍 NACSOS 平台及其扩展生态，支持系统性图谱的数据导入、检索、优先级筛选、统计停止、多人标注协调与质量评估。
2024-05-07 cs.DL
The structural role of the core literature in history
人文学科的知识景观大多是未知的领域。关于人文主义学者发表的研究如何定义智力活动的领域，我们知之甚少。一个悬而未决的问题与核心文献的结构性作用有关：被高度引用的来源，自然在知识景观的定义中发挥着不成比例的作用。我们引入了四个指标，以映射核心来源所发挥的结构性作用，以连接引用出版物的知识景观的不同领域（即书目耦合网络中的社区）。所有指标因素的影响程度分布的内部化的零配置模型。通过考虑几个集中在历史上的数据集，我们表明，两个不同的结构动作的核心文献：一个全球性的，通过连接，否则分离的社区在景观，或本地的，通过社区内的连通性上升。在我们的研究中，全球行动主要是由小套学术专著，参考著作和主要来源，而其余的核心，特别是大多数期刊文章，主要是本地行为。
2017-09-11 cs.DL
The Use of Scientific Data: A Content Analysis
目前，科学已经进入了一个新的范式，称为数据密集型科学。虽然目前对这一新现象的研究侧重于为这一新范式建立基础设施，但少数研究关注科学数据的用户，特别是他们在新出现的范式中的使用做法，尽管了解用户的工作流程和做法的重要性已被唤起。本研究试图通过对一个经常被引用的新范式相关项目Sloan Digital Sky Survey（SDSS）中的出版物进行内容分析，来提高我们对用户数据使用行为的理解。我们发现（1）近一半的研究仅使用一个数据源。一些研究利用了三个或更多的数据源;（2）SDSS出版物中分析的对象数量从一位数到数百万;（3）不同的论文类型可能会影响数据使用模式;（4）用户不仅仅是科学数据的消费者。他们也是生产者;（5）可以使用多个大规模数据源的研究相对较少。数据来源，信任和可用性问题可能会阻止研究人员进行此类研究。
2011-02-05 astro-ph.IM cs.DL
Reassembling the English novel, 1789-1919
19世纪在不列颠群岛和爱尔兰出版的小说缺乏详尽的书目，阻碍了社会学倾向的文学史和书籍史的几条研究路线。如果没有对小说创作的详细描述，就很难对诸如从事小说家职业的个人群体进行定性。本文有助于努力发展这样一个帐户，估计每年的新小说出版率在不列颠群岛和爱尔兰之间的1789年和1919年。在这一时期，总共出版了40，000至63，000部以前未出版的小说。每年出版的新小说数量对于有兴趣了解1789年至1919年文本行业发展的研究人员来说是必不可少的信息。
2020-11-03 cs.DL cs.SI stat.AP
A Curated Literature Database for Monitoring More Than 30 Years of Ansys Granta Product Usage
Ansys, part of Synopsys（安世半导体（Synopsys旗下））；ICME Team at Synopsys Innovation Group（新思科技创新集团ICME团队）
该研究提出一个结构化数据库，用于监控Ansys Granta产品在学术和技术文献中的使用情况，通过半自动化和专家编纂方法整合使用证据，支持定量分析和证据评估。
2026-02-20 cs.DL
The Arabic Citation Index -- Toward a better understanding of Arab scientific literature
本文介绍了2020年推出的阿拉伯引文索引（ARCI）数据库，通过分析其收录的138,283篇文献的分布特征与主题结构，探讨了其在科研评价中的应用价值与未来研究机会。
2023-04-23 cs.DL
Formats over Time: Exploring UK Web History
软件过时是否是一个重大风险？为了探讨这个问题，我们分析了1996年至2010年期间抓取的与英国Web域名相对应的超过25亿资源的语料库。使用DROID和Apache Tika识别工具，我们检查了每个资源，并将结果捕获为扩展的MIME类型，嵌入版本，软件和硬件标识符以及格式信息。合并后的结果形成了一个详细的时间格式的语料库，我们已经作为开放数据。我们提出了我们对这个数据集的初步分析的结果。我们详细介绍了图像、HTML和PDF资源，展示了不同格式、版本和软件实现的使用情况如何随着时间的推移而变化。此外，我们发现，软件过时是罕见的网络和发现的证据表明，网络效应的行为，以稳定格式对过时。
2012-10-05 cs.DL
Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references
信息科学的许多研究都着眼于科学的发展。在这项研究中，我们重新审视了科学的增长问题。为此，我们（i）使用截至2012年出版的当前数据，（ii）分析所有学科的数据，并分别分析自然科学和医学与健康科学。此外，数据分析采用先进的统计技术-分段回归分析-可以识别科学史上具有相似增长率的特定部分。该研究基于两组不同的文献计量学数据：（1）每个出版年在Web of Science（WoS，Thomson Reuters）中作为源项的出版物数量;（2）每个引用参考年源项出版物中引用的参考文献数量。我们已经研究了自17世纪中期以来科学发展的速度。在我们对引用文献的分析中，我们确定了科学发展的三个增长阶段，每个阶段的增长率都是前一阶段的三倍：从18世纪中期的不到1%，到两次世界大战之间的2%到3%，到2012年的8%到9%。
2014-05-08 cs.DL physics.soc-ph stat.AP
AI-Reporter: A Path to a New Genre of Scientific Communication
Department of Philosophy（哲学系）；Humboldt-Universität zu Berlin（洪堡大学）
本研究提出AI-Reporter系统，通过具体案例验证其可在三分钟内将学术报告转化为可出版章节，为科学传播提供新范式，弥合了口头报告与永久科学文献间的差距。
2025-07-31 cs.CL cs.DL
OpenCitations, an infrastructure organization for open scholarship
OpenCitations是一个开放学术的基础设施组织，致力于使用语义网技术将开放引用数据作为链接开放数据发布，从而为传统的专有引用索引提供了一种颠覆性的替代方案。开放引文数据对于文献计量学分析是有价值的，通过允许源数据的出版来增加大规模分析的可重复性。在简要介绍了开放学术的发展和优势以及语义网技术之后，本文介绍了OpenCitations及其数据集、工具、服务和活动。其中包括OpenCitations数据模型、SPAR（语义发布和引用）本体; OpenCitations的开放式软件，用于搜索、浏览和提供基于RDF triplestores的REST API;开放引用标识符（OCI）和OpenCitations OCI解析服务; OpenCitations Corpus（OCC）一个开放下载的书目和引文数据库，在知识共享公共领域贡献下以RDF提供;和开放引用数据的OpenCitations索引，其中第一个也是最大的是COCI，Crossref Open DOI-to-DOI Citations的OpenCitations索引，目前包含超过4.45亿条书目引用，并受到学术界的广泛使用。
2019-12-09 cs.DL
On Good and Bad Intentions behind Anomalous Citation Patterns among Journals in Computer Sciences
科学期刊是大多数作者的重要出版选择。在知名期刊上发表论文对作者的录用和晋升起着决定性的作用。在过去的十年中，引用压力对所有科学实体来说比以往任何时候都更加完整。不道德的出版实践已经开始操纵广泛使用的绩效指标，如期刊的“影响因子”和作者的基于引用的指数。这威胁到科学质量的完整性，并剥夺了合法作者及其真实出版物的应有声誉。在本文中，我们提取所有可能的异常引用模式之间的期刊从计算机科学书目数据集，其中包含2,500多种期刊。除了过度的自引外，我们主要集中在发现两种或多种期刊之间的几种模式，如双向互引、链、三角形、网格、卡特尔关系。在宏观层面上，我们的动机是通过建模期刊如何通过引用相互作用来理解这些模式的本质。在微观层面上，我们区分这些模式背后可能的意图（好的或坏的）。我们看到这种模式是否长期或在任何特定的时间段内普遍存在。对于非正常的引文行为，我们研究了期刊影响因子在时间基础上突然膨胀的本质，这种膨胀可能是由于在这种封闭模式的相互作用中增加了无关和多余的引文而发生的。我们还研究了可能的影响，如突然增加的论文计数，由于存在的自指论文或重复的手稿，作者自引，作者合著网络，作者编辑网络，出版社等整个研究是做质疑现有的文献计量学的可靠性，因此，这是一个迫切需要削减其使用或重新定义它们。
2018-07-27 cs.DL
How far does scientific community look back?
科学界如何利用已发表的科学文献？以往的许多研究都是对静态使用数据进行分析。在本研究中，我们提出了动态使用数据的概念。基于realtime.springer.com平台，我们一直在全天候监控和记录Scientometrics文章的动态使用数据。我们的分析发现，近四年发表的论文比四年前发表的论文有更多的下载。根据我们的定量计算，一天下载的论文平均寿命约为4.1年。经典论文即使在出版很久之后仍然经常被下载。此外，我们发现社交媒体可能会在短时间内重新引起对旧科学文献的关注。
2014-06-22 cs.DL physics.data-an physics.soc-ph
Tracing Digital Footprints to Academic Articles: An Investigation of PeerJ Publication Referral Data
在这项研究中，我们提出了一种新的方法来探索人们对学术文章的访问模式。对《PeerJ》杂志上发表的1432篇论文的340万条访问者参考源链接进行了统计分析。我们发现，至少有57%的访问是来自外部的转介来源，其中一般搜索引擎，社会网络，新闻和博客是前三大类的转介。学术资源，包括学术搜索引擎和学术出版商的网站，是第四大类的参考来源。此外，我们的研究结果表明，谷歌在引导人们阅读学术文章方面的贡献最大。这包括使用谷歌的搜索引擎，谷歌学术搜索引擎，以及他们的不同特定国家域。NCBI专注于与PeerJ出版范围相似的学科，是人们最常指向PeerJ的学术搜索引擎。相关性分析和回归分析表明，被提及次数越多的论文，其访问量越大，Facebook、Twitter和Reddit是人们推荐PeerJ的最常用的社交网络工具。
2016-01-20 cs.DL cs.IR cs.SI
Pseudonymization at Scale: OLCF's Summit Usage Data Case Study
大量数据的分析和复杂计算作业的处理传统上依赖于高性能计算（HPC）系统。了解这些分析的需求对于设计能够带来更好科学的解决方案至关重要，同样，了解这些系统上的用户行为特征对于改善HPC系统上的用户体验也很重要。收集有关用户行为的数据的常用方法是分析仅系统管理员可用的系统日志数据。然而，最近在橡树岭领导计算设施（OLCF），我们通过使用普通Unix命令从用户的角度收集数据，揭示了Summit超级计算机的用户行为。在这里，我们讨论了准备发布和提交开放数据挑战的过程，挑战和经验教训。原始数据集包含有关OLCF用户的个人身份信息（PII），这些信息需要在发布之前进行屏蔽，我们确定完全擦洗PII的匿名化破坏了太多的数据结构，因此无法进行数据挑战。相反，我们选择对数据集进行匿名化，以减少其与用户身份的关联性。假名化比匿名化在计算上要昂贵得多，我们的数据集的大小（大约1.75亿行原始文本）需要开发一个可以在不同HPC机器上重用的并行工作流。我们在OLCF的两个领导级HPC系统上演示了工作流的扩展行为，并且我们表明，我们能够将单个节点上的整体完工时间从不切实际的20多个小时降低到2小时左右。作为这项工作的结果，我们发布了整个匿名数据集，并公开了工作流程和源代码。
2022-12-19 cs.DC cs.DL
A brief network analysis of Artificial Intelligence publication
Southwest University（西南大学）；Vanderbilt University（范德堡大学）
本文通过对1940年以来人工智能发表论文的统计分析，对人工智能的发展历史作了一个简单的说明。通过对IEEE发布的数据库的收集和挖掘，分析了人工智能研究活跃度的地理和时间差异。不同机构之间的联系。结果表明，人工智能研究的领先群体主要在美国、中国、欧洲和日本。揭示了主要研究机构、作者和研究热点。研究发现，数据采掘、计算机视觉、模式识别等机器学习领域的研究机构具有很强的一致性，各领域的研究机构之间存在很强的互动性。加州电子工程和工业或商业应用的研究也非常活跃。日本也在机器人领域发表了大量论文。由于数据来源的限制，研究结果可能会受到论文发表数量的过度影响，因此将网络关键节点分析应用于研究社区，而不仅仅是统计发表数量，可以最大限度地改善这一点。
2013-11-23 cs.AI cs.DL
PyRDM: A Python-based library for automating the management and online publication of scientific software and data
科学软件的结果的可重新计算性和可再现性需要访问源代码和所有相关的输入和输出数据。然而，这些资源的完整集合通常不伴随着期刊文章中发表的关键发现，从而使更广泛的科学界难以或不可能验证结果的正确性或对其进行进一步的研究。本文介绍了一个新的基于Python的库PyRDM，其功能旨在通过在线自动化共享软件和数据的过程，可引用的存储库，如Figshare。该库被集成到开源计算流体动力学软件包Fluidity的工作流程中，以演示其使用的示例。
2014-08-21 cs.CE cs.DL cs.MS
The relationship between usage and citations in an open access mega journal
一篇文章的使用水平、使用时间范围和主题领域与它所累积的引用数量有什么关系？本文旨在通过对多学科、开放获取大型期刊《科学报告》的使用和引文数据进行观察性研究来回答这个问题。这项观察性研究使用以下方法回答了这些问题：最多阅读和最高引用文章的重叠分析;斯皮尔曼相关性测试两年多的总引用计数和不同时间段的使用情况;最多阅读和所有文章的第一个月引用的比较;对早期引用文章的总引用分布和所有其他文章的总引用分布进行Wilcoxon检验。所有分析均使用程序设计语言R进行。由于《科学报告》是一本涵盖所有自然和临床科学的多学科期刊，我们还研究了不同学科之间的差异。我们发现第一年的使用量与发表后前两年的引用量之间存在中度相关性，并且在前6个月内使用量高的文章更有可能更早地首次引用（Wilcoxon=1811500，p < 0.0001），这也与前两年的引用量较高有关（Wilcoxon=8071200，p < 0.0001）。由于这一最后论断是根据本文件其他内容的结果推断出来的，因此需要进一步分析。此外，我们选择的2年分析窗口没有考虑文章的引用半衰期，以及我们使用的科学报告（与大多数学术期刊相比，这是一种非典型的期刊）作为分析文章的来源可能在我们的研究结果中发挥了作用，因此，分析更长的时间框架和对不同的期刊（或期刊组）进行类似的分析可能会导致不同的结论。
2019-10-04 cs.DL stat.AP
The Individual Impact Index ($i^3$) Statistic: A Novel Article-Level Citation Metric
引文指标是用于评估科学研究的使用，影响和传播的分析措施。传统上，引文指标在出版金字塔的每个层次上都是独立测量的，即在文章层次，作者层次和期刊层次。最常用的指标集中在期刊层面的测量，如影响因子和特征因子，以及研究人员层面的指标，如赫希指数（h-index）和i10指数。另一方面，可靠的文章级指标不太普遍，并且通常保留给单个文章的非标准化和非科学特征，例如在社交和新闻媒体中的观点，引用，下载和提及。这些特征被称为“测高学”。然而，当两篇文章的浏览量和引用量相似时，目前还没有区别性的措施来评估和比较每篇文章的个别影响。鉴于现代科学文献呈指数级增长，科学家和《科学》的读者需要优化、可靠、客观的方法来管理、衡量和比较研究成果和个人出版物。为此，我在此描述并提出了一个新的标准化的文章级指标，此后被称为“个人影响指数统计”，或简称$i^3$。$i^3$是一种加权算法，它利用同行评审过程，并考虑了单个科学出版物的许多特征，以产生标准化的、易于比较的影响和传播度量。这种新的度量的优势，局限性和潜在的用途也进行了讨论。
2017-07-01 cs.DL
PUREsuggest: Citation-based Literature Search and Visual Exploration with Keyword-controlled Rankings
本文提出 PUREsuggest，利用引文链接、可视化排序解释和用户关键词控制，支持文献搜索、集合构建评估及专家发现，并通过模拟会话和用户研究验证。
2024-08-05 cs.DL cs.HC
Library and Culture: A Scientometric Analysis and Visualization of Research Trends
Annamalai University（安纳玛莱大学）
本研究基于Web of Science数据库，通过科学计量学方法对2010至2019年间图书馆与文化研究领域的890篇文献进行了全面分析，揭示了产出增长、作者、机构及国家合作模式与主要贡献者。
2025-11-04 cs.DL cs.IR
Can We Count on Social Media Metrics? First Insights into the Active Scholarly Use of Social Media
衡量研究影响力对于学术搜索引擎中的出版物排名和研究评估都很重要。社交媒体指标或altmetrics衡量基于社交媒体活动的科学工作的影响。Altmetrics是传统的基于引用的指标的补充，例如，允许评估引用尚未提供的新出版物。尽管altmetrics的重要性越来越大，但它们的特点并没有得到很好的理解：到目前为止，还没有研究什么样的研究人员正在积极使用哪些社交媒体服务以及为什么-这是科学影响预测的重要问题。基于对3，430名科学家的调查，我们发现了社交媒体服务之间以前未知的显著差异：我们分别确定了吸引年轻和有经验的研究人员的服务，并检测了使用动机的差异。我们的研究结果有直接的影响未来的设计altmetrics科学的影响预测。
2018-04-08 cs.DL cs.SI
Do Successful Researchers Reach the Self-Organized Critical Point?
本文通过分析三十位科学家的被引统计，发现非常成功者的基尼指数和加尔各答指数会接近并围绕0.82波动，表明其发表统计达到自组织临界状态，而较低值满足线性关系k=1/2+0.39g。
2023-12-04 cs.DL physics.soc-ph
Updating the Complex Systems Keyword Diagram Using Collective Feedback and Latest Literature Data
本文利用社交媒体反馈、参考书、在线资源及OpenAlex文献数据，更新2010年的复杂系统关键词图，揭示了公众认知与文献实际用词的差异，并构建了四个高度交织的主题社区，为该领域提供了更准确的主题地图。
2025-10-13 cs.DL cs.SI nlin.AO
