The citation disadvantage of clinical research
生物医学研究包括不同类型的活动，从基础科学（“实验室”）到临床医学（“床边”）再到实验室到床边的转化研究。然而，目前还不清楚不同类型的研究是否以不同的速度获得引用。在这里，我们的目标是通过使用一个新提出的论文水平指标来回答这个问题，该指标量化了一篇论文是基础科学还是临床医学的程度。将这一措施应用于500万篇生物医学论文，我们发现临床导向论文的系统引用劣势;它们往往获得更少的引用，并且不太可能比面向基础科学的论文更受欢迎。同时，临床研究在其引用方面具有较高的差异。我们还发现，基础和临床研究之间的引文差异减少，但仍然存在，如果使用较长的引文窗口。鉴于在资助决策中越来越多地采用短期的、基于引用的文献计量学指标，临床研究的引用不足效应可能会抑制生物研究人员冒险将基础科学发现转化为临床应用，从而解释了基础研究与临床研究之间存在“死亡之谷”的原因，翻译研究人员的“灭绝”风险。我们的工作可以为政策制定者提供关于如何评估不同类型生物医学研究的见解。
2019-12-03 cs.DL
Revisiting the scaling of citations for research assessment
在过去十年中，传统上使用同行审查方法进行的国家研究评价工作已开始采用文献计量指标。出版物收到的引文被认为是其质量的代表，但在用于组织或个人科学家的比较评估之前，它们需要标准化：由于不同研究领域的引文行为不同，引文数据必须标准化。本文的目的是比较不同的方法规范引文的有效性，以提供有用的指示，科研评估从业人员。模拟一个典型的国家研究评估活动，他的分析是针对硬科学的所有学科类别进行的，并基于汤森路透科学引文索引扩展。比较表明，引文平均数是最有效的尺度参数，当平均数是基于实际引用的出版物。
2018-10-31 cs.DL
The association between topic growth and citation impact of research publications
引文用于研究评价，因此了解哪些因素影响或与文章的引文影响有关是很重要的。在文献中已经研究了几个引文因素。在这项研究中，我们提出了一个新的因素，主题增长，没有以前的研究进行了实证研究。主题的增长率可能会影响未来的引用计数，因为主题的高增长意味着有更多的出版物引用该主题以前的出版物。我们使用引文网络中的社区发现构建主题，并使用两部分回归模型来研究主题增长与八个主要学科的引文数量之间的关联。模型的第一部分使用分位数回归来估计增长率对引用次数超过三次的出版物的引用数的影响。模型的第二部分使用逻辑回归来模拟解释变量对被低引用与被中度或高度引用的概率的影响。这两个模型都控制了三个变量，这些变量可能会扭曲主题增长和引用之间的关联：期刊影响力，引用数量和作者数量。回归模型清楚地表明，与所有八个学科中增长缓慢或下降的主题相比，快速增长主题的出版物具有引用优势。使用引用指标进行研究评估可能会激励研究人员在快速增长的主题中发表文章，但它们可能会导致研究的多样化程度降低。研究结果对引文规范化也有一定的启示。
2022-03-31 cs.DL
Self-citation and its impact on research evaluation: Literature review. Part I
本文对自引对科研评价影响的研究进行了综述。我们介绍了自引及其变体的广义定义：作者，机构，国家，期刊，学科，出版商自引。给出了基本自引测度的计算公式，即自引数和自引率。作者，机构，国家和期刊自引的世界文献进行了更详细的研究。目前的自引的作用和影响的观点进行了汇编和分析。研究发现：（1）自引过多是病态的，自引的缺失是病态的;（2）自引对大型科研单位的影响不大，但对个体研究者的分析可能是关键的;（c）文献计量学成绩低的单位自引的比例一般较高，而顶尖科学家，机构，期刊的大部分引用来自外部。本文还讨论了文献计量工具和数据库如何应对自引可能带来的操纵挑战，以及它们如何校正由它们计算的文献计量指标。本文的第一部分介绍了自引的基本术语和定义，以及讨论和研究最多的自引类型，即作者自引。该论文由RFBR资助，项目编号为20-111-50209
2021-09-19 cs.DL
Billions at Stake: How Self-Citation Adjusted Metrics Can Transform Equitable Research Funding
本文提出自引调整指数SCAI以修正自引导致的引用膨胀，基于5000名研究者数据发现过度自引使传统指标膨胀10-20%，并可使性别引用差距缩小约8.5%，为更公平的研究资助评估提供开源工具。
2025-05-11 cs.DL
A sensitivity analysis of research institutions' productivity rankings to the time of citation observation
文献计量学研究评估的关键问题之一是引文达到成熟所需的时间。只有在从出版之日起足够长的时间后才能观察到引用计数，引用计数才能被认为是作品真正影响力的可靠代表。在目前的工作中，作者调查的影响，不同的时间的引文观察的准确性生产力排名的研究机构。研究生产力的措施是计算在2001年至2003年期间，活跃在硬科学的所有意大利大学，按个别领域和学科，与时间的引文观察不同，从2004年至2008年。其目的是支持决策者选择一个引文窗口，优化排名的准确性和及时性之间的权衡。
2018-11-05 cs.DL
First Author Advantage: Citation Labeling in Research
科学计量学的主要研究对象是研究论文之间的引文及其形成的网络。引用的行为反映了引用者对相关文献和被引用作品的了解。我们的目标是通过研究引用键来深入了解这一过程：用户选择标签来识别被引用的作品。我们的主要观察结果是，第一作者在这些标签中的比例不成比例，这意味着对第一作者的强烈心理偏见。
2013-10-07 cs.DL
Confidence and RISC: How Russian papers indexed in the national citation database Russian Index of Science Citation (RISC) characterize universities and research institutes
本文分析了俄罗斯国家引文数据库《科学引文索引》（RISC）。我们继续我们先前的研究（Moskaleva等人，2018年），并专注于计算的文献计量指标之间的差异，可以说，“最好的”期刊，所谓的RISC核心，和那些考虑到所有可用的俄罗斯期刊。这种差异可能反映了机构行为者在不同的文件类型、出版战略等方面的侧重点。
2018-09-21 cs.DL
A sensitivity analysis of researchers' productivity rankings to the time of citation observation
在这项工作中，我们调查的敏感性，个别研究人员的生产力排名的引用观察的时间。分析的基础上观察的研究产品为2001-2003三年期的所有研究人员的意大利大学在硬科学，与一年的引文观察不同，从2004年至2008年。2008年的排行榜被认为是最准确的，因为引用有最长的时间积累，因此代表了最好的影响力代理。通过将每年的排名列表与2008年的基准进行比较，我们为政策制定者和研究组织管理者提供了一个衡量评估执行的及时性和绩效排名的准确性之间的权衡。结果表明，随着评价引用窗口的变化，研究人员的学科之间存在不同的不准确率。对于物理学、生物学和医学来说，不准确的结果可以忽略。
2018-11-05 cs.DL
Analyzing data citation practices using the Data Citation Index
我们提出了一个分析的数据引用实践的基础上，数据引用索引从汤森路透。该数据库于2012年启动，旨在将数据集和数据研究与从其他引文索引收到的引文联系起来。DCI从Web of Science索引的论文中收集研究数据的引用。它依赖于数据储存库提供的信息，因为在许多情况下，数据引用做法不一致或不存在。这项研究的结果表明，在大多数研究领域，数据引用的做法是远远不够的。研究人员引用数据的方式存在一些差异：在科学和工程以及技术领域，数据集被引用最多，而在社会科学和艺术以及人文科学领域，数据研究发挥了更大的作用。总共有88.1%的记录没有被引用，但一些存储库显示出非常低的未引用率。尽管数据引用在大多数领域都很少见，但它们在晶体学和基因组学等学科中得到了扩展。最后，我们强调DCI可以发挥的作用，鼓励一致的，标准化的研究数据的引用;一个角色，将提高其价值的一种手段，从数据汇集到出版的研究过程。
2015-05-19 cs.DL
The Effects of Research Level and Article Type on the Differences between Citation Metrics and F1000 Recommendations
F1000建议已被验证为研究评价的潜在数据来源，但F1000文章因子（FFa评分）和引文之间差异的原因仍有待探讨。通过将F1000中的28254篇出版物与Scopus中的引文联系起来，我们研究了研究水平和文章类型对基于引文和FFa评分的内部一致性评估的影响。结果表明，研究水平的影响不大，而文章类型的差异较大。这两个指标在两组中有显著差异：非主要研究或循证研究出版物被引用的次数比推荐的次数多，然而，转化研究或变革性研究出版物被教师推荐的次数多，但引用次数相对较低。这是可以预期的，因为引用活动通常是由学术作者进行的，而科学革命的潜力和一篇文章对临床实践的适用性应该从从业者的角度进行调查。我们的结论与政策相关的建议，文献计量学方法在研究评估程序中的应用，应包括三种类型的出版物的比例：循证研究，转化研究和翻译研究。后两种类型更适合通过同行评审进行评估。
2015-03-11 cs.DL
F1000 recommendations as a new data source for research evaluation: A comparison with citations
F1000是生物和医学研究的出版后同行评议服务。F1000旨在推荐生物医学文献中的重要出版物，从这个角度来看，F1000可能是一个有趣的研究评估工具。通过将完整的F1000建议数据库与Web of Science书目数据库相连接，我们能够对F1000建议和引文进行全面的比较。我们发现，生物医学文献中约2%的出版物至少获得一项F1000推荐。推荐出版物平均收到1.30条推荐，90%以上的推荐是在出版物出版后半年内给出的。事实证明，F1000推荐和引用之间存在明显的相关性。然而，这种相关性相对较弱，至少弱于期刊影响力和引用之间的相关性。需要进行更多的研究，以确定在评估出版物的影响方面，建议和引用之间存在差异的主要原因。
2013-03-15 cs.DL
In which fields are citations indicators of research quality?
首次大规模评估34个领域87,739篇文章发现引文与研究质量在各领域均呈正相关，但无任何引文阈值能保证卓越质量，引文无法完美反映研究质量。
2023-04-24 cs.DL
Quantitative Methods in Research Evaluation Citation Indicators, Altmetrics, and Artificial Intelligence
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
本书系统评估引文指标、替代计量学与人工智能在研究评估中的价值与局限，基于英国REF 2021专家判断等证据，指出指标不能作为研究质量测量工具，AI仅在有限场景下有辅助作用。
2025-04-10 cs.DL
Research Data Explored: Citations versus Altmetrics
该研究探讨了研究数据的被引程度、其随时间的分布以及它与汤森路透DCI（数据引用索引）中DOI（数字对象标识符）的可用性之间的关系。我们调查引用的研究数据是否“影响”（社交）网络，反映在altmetrics分数，以及引用的数量和来自各种社交媒体平台的altmetrics分数之和之间是否有任何关系。三个工具用于收集和比较altmetrics分数，即PlumX，ImpactStory和Altmetric.com。就覆盖范围而言，PlumX是最有用的altmetrics工具。虽然研究数据大多未被引用（约85%），但自2007年以来，引用已发表的数据集的趋势越来越明显。令人惊讶的是，在过去几年中，DCI中具有DOI的引用研究数据的数量百分比有所下降。只有九个数据库包含DOI和两个或更多引用的研究数据。altmetrics评分的引用研究数据的数量甚至更低（4 - 9%），但显示出过去十年研究数据的覆盖率更高。然而，没有观察到引文数量和altmetrics分数总数之间的相关性。某些数据类型（即调查、聚合数据和序列数据）更常被引用，并获得更高的altmetrics分数。
2015-04-21 cs.DL
Refrain from adopting the combination of citation and journal metrics to grade publications, as used in the Italian national research assessment exercise (VQR 2011-2014)
预测科学文章的长期影响是一项具有挑战性的任务，由文献计量学家通过诉诸代理来解决，该代理的可靠性随着引用窗口的宽度而增加。在使用指标的国家研究评估活动中，引用窗口必然很短，但在某些情况下，足以建议使用简单的引用。对于2011-2014年意大利VQR，选择采用引文和期刊指标权重的线性加权组合，权重按学科和年份区分。鉴于这项工作的战略重要性，其结果为国家学术系统分配了很大一部分资源，我们研究了拟议指标的预测能力是否比简单的引用计数更强。结果显示，对于科学中的所有学科和两年以上的引用窗口，情况正好相反。
2018-10-30 cs.DL
The case for the Humanities Citation Index (HuCI): a citation index by the humanities, for the humanities
引文索引现在是大多数科学家使用的研究基础设施的一部分：一个必要的工具，以应付越来越多的科学文献被出版。商业引文索引是为科学而设计的，对人文学者的覆盖面不均匀，特点不令人满意，而没有一个公共组织出版的综合性引文索引。我们认为人文学科的开放引文索引是可取的，原因有四：它将极大地改善和加速资源的检索，它将提供一种方法来链接跨存储库的集合（如档案馆和图书馆），它将促进所有利益攸关方采用元数据标准和最佳做法（包括出版商），并将为文献计量学和科学研究等领域提供研究数据。我们还建议，引文索引应通知一套要求有关的人文学科。我们讨论了四个这样的要求：来源覆盖面必须全面，包括书籍和引用的主要来源;需要有时间顺序的深度，因为在人文学术仍然随着时间的推移相关;索引应该是收藏驱动，利用积累的专题收藏专业研究图书馆;并且它应该在上下文中丰富，以便允许对每个引用进行限定，例如通过提供引用摘录。我们详细介绍了适合目的的研究基础设施，可以使人文引文索引成为现实。最终，我们认为人文学科的引文索引可以由人文主义者通过协作，分布式和开放的努力来创建。
2022-05-14 cs.DL
ResearchGate and Google Scholar: How much do they differ in publications, citations and different metrics and why?
ResearchGate在很短的时间内成为科学家和研究人员的热门专业网络。与Google Scholar类似，ResearchGate索引使用自动抓取算法，从各种来源提取有关学术文章的书目数据，引文和其他信息。然而，人们注意到，这两个平台经常显示相同机构、期刊和作者的不同出版物和引文数据。因此，本文试图分析和测量两个平台的高被引作者的大数据集的出版物计数，引文和不同的指标的差异。结果表明，两个平台中相同作者的出版物数量和引用量存在显著差异，其中Google Scholar在绝大多数情况下的数量更高。两个平台计算的不同指标的值也不同，显示出不同程度的相关性。两个平台的报道政策、标引错误、作者归属机制和应对掠夺性出版的策略可能是造成差异的主要原因。
2022-01-28 cs.DL
Self-Citations in Academic Excellence: Analysis of the Top 1% Highly Cited India-Affiliated Research Papers
本研究基于 Scopus 中296万篇印度附属论文，分析29,556篇前1%高被引论文的自引特征，揭示团队规模、国内外合作与自引及科研影响力之间的关系。
2025-02-05 cs.DL
Citations: Indicators of Quality? The Impact Fallacy
我们认为，引文是一个组成的指标：短期引文可以被认为是货币在研究前沿，而长期引文可以有助于编纂的知识主张到概念符号。研究前沿的知识主张更可能是暂时的，因此作为质量指标是有问题的。引文影响研究关注的是短期引文，因此倾向于衡量的不是认知质量，而是参与当前的话语，其中的贡献是通过引用定位的。我们使用三个案例研究来探讨这一论点：（1）引用《社会世界报》作为一个不倾向于发表研究前沿论文的地点的例子，不像JACS;（2）罗伯特·默顿作为引用理论的概念符号;（3）《科学计量学》、《基因》和《社会世界报》的多参考出版年光谱学（Multi-RPYS）。我们的经验表明，“质量”的测量引用方面可以进一步限定：短期的引用货币在研究前沿可以区分从长期的过程中纳入和编纂的知识索赔到知识机构。最近推出的Multi-RPYS可用于区分短期和长期影响。
2016-07-21 cs.DL
Emerging and established topics in drone research: Citation impact and knowledge flows across China, the United States, the EU, Ukraine, and Russia (2020-2025)
Centre for R&D Monitoring (ECOOM), University of Antwerp（安特卫普大学研发监测中心（ECOOM））
利用OpenAlex文献数据，研究2020-2025年间无人机研究的新兴与成熟主题，分析中国、美国、欧盟、乌克兰和俄罗斯之间的引用影响与知识流动，发现中国在科学产出和国内引用集中度上日益主导，而美国与欧盟保持更国际化的引用结构，且中国与美欧的引用交流增加。
2026-06-02 cs.DL
Non-cumulative measures of researcher citation impact
研究者最常用的出版物指标是出版物总数、引文总数和赫希$h$指数。每一项都是累积的，因此在研究人员的职业生涯中会增加，这使得它不太适合评估初级研究人员或评估最近的影响。文献中的大多数其他作者级别的措施都具有这种累积特性。相比之下，我们的目标是研究非累积的措施，回答这个问题“在引用影响方面，你最近做了什么？“我们从相当稀少的文献中挑出六个指标，包括赫希的$m$指数，一个时间尺度版本的$h$指数。我们引入了新的措施的基础上的“引用加速”的想法。在给出了非累积测度的几个公理之后，我们得出结论，我们的一个新测度具有更好的理论依据。我们提出了一个小规模的研究，其性能的真实数据，并得出结论，它显示出巨大的承诺，为未来的使用。
2021-05-19 cs.DL
Research Citations Building Trust in Wikipedia
该研究通过跨出版商的作者调查，探究学者对维基百科研究引用的态度，发现整体态度积极，但不同内容类型和学科间存在差异，为相关后续研究奠定基础。
2024-09-18 cs.DL
Is OpenAlex Suitable for Research Quality Evaluation and Which Citation Indicator is Best?
本文对比OpenAlex与Scopus的引文分析及三种引文指标，发现OpenAlex适用于多数领域的研究质量评估，原始引文计数反直觉地优于多数领域标准化指标，为研究质量评估的引文指标选择提供参考。
2025-02-25 cs.DL
Large publishing consortia produce higher citation impact research but co-author contributions are hard to evaluate
本文介绍了一种简单的凝聚聚类方法，以确定大型出版联盟，至少有20个作者和80%的文章之间的作者共享。根据1996-2018年的Scopus期刊文章，在这些标准下，几乎所有（88%）的大型联盟发表的研究的引用影响力高于世界平均水平，但主要是较新的联盟，其平均引用计数不可靠。平均而言，联盟研究的引用影响力几乎是世界平均水平的两倍（1.95）。在大多数联盟中，至少部分按字母顺序排列的作者是规范的。250个最大的财团是围绕昂贵设备的核物理学和天文学，以及基因组学、医学、公共卫生、微生物学和神经心理学中主要与健康有关的问题。对于与健康有关的问题，除了第一个和最后几个作者之外，作者身份似乎主要表明对收集原始数据所需的共享项目基础设施的贡献。研究评估人员不可能在庞大的物理学和天文学字母联盟中确定单个作者的贡献，而对于健康相关联盟的中间和最终作者来说，这是一个问题。对于小规模的评价，可以使用作者贡献声明（如果有的话）。
2019-06-05 cs.DL
Dynamic disruption index across citation and cited references windows: Recommendations for thresholds in research evaluation
Peking University（北京大学）；Max Planck Society（马克斯·普朗克学会）；Peking University Chongqing Research Institute of Big Data（北京大学重庆大数据研究院）
本文研究了引用积累的时间维度对定量研究评估的影响，提出通过破坏指数（D）评估颠覆性与巩固性研究。通过分析不同领域数百万篇文献，发现10年窗口可达到80%以上的D分类一致率，而较短窗口存在不稳定性。
2025-04-10 cs.DL
Statistical relationships between corresponding authorship, international co-authorship and citation impact of national research systems
本文对早期文献计量学研究中应用的三个科学指标之间的关系进行了统计分析，即基于相应作者的研究领导力，使用国际合著数据的国际合作，以及领域标准化引文影响。国家一级的指标摘自SCImago研究小组根据Elsevier's Scopus索引的出版物记录创建的SIR数据库。作者和基于引用的指标之间的关系被认为是复杂的，因为它反映了一个国家的科学发展阶段和数据库的覆盖政策。此外，人们应该区分真正的领导效应和纯粹的统计效应，因为分数计算。建议在机构一级进行进一步分析，并进行定性验证研究。
2020-06-05 cs.DL
A Probe into Causes of Non-citation Based on Survey Data
对不被引可能原因的实证分析结果有助于提高研究者的被引潜力，也有助于期刊编辑人员识别潜在的高质量稿件。本研究采用问卷调查的方法，对导致引文或不引文的可能原因进行了调查。然后，我们进行了统计分析，以确定导致不被引用的主要原因，结合通过调查收集的数据进行分析。大多数受访者认为论文容易被引用的8个主要原因，如研究热点和内容新颖的主题，发表后较长的时间间隔，研究主题与我的工作相似，高质量的内容，合理的自引，突出的标题，着名的作者，他们还指出，他们现在的研究方向与以前的研究方向存在巨大差异，这是他们以前的论文未被引用的主要原因。他们认为，包括注释、评论和给编辑的信在内的文本很少被引用，太短或太长的论文也是如此。相比之下，中等长度的评论、文章或论文更容易被引用。
2015-06-23 cs.DL
RPYS i/o: A web-based tool for the historiography and visualization of citation classics, sleeping beauties, and research fronts
参考出版年光谱学（RPYS）和多RPYS提供了重建科学领域知识历史的算法方法。通过这一简短的交流，我们描述了通过引入RPYS i/o来开发研究史学的技术进步，RPYS i/o是一种用于交互式执行标准RPYS和多RPYS分析的在线工具（http：//comins.leydesdorff.net/）。该工具使用户能够探索研究领域的基础开创性作品，并绘制这些开创性作品随着时间的推移而产生的影响。这套可视化工具提供了分析和可视化科学影响力的无数时间动态的潜力，例如引用经典，睡美人和研究前沿的动态。我们通过分析-作为一个例子-发表在《科学哲学》杂志上的文献中的参考文献来展示该工具的功能。
2016-02-09 cs.DL
How important is choice of the scaling factor in standardizing citations?
由于各研究领域的引文行为各不相同，因此必须将适当的标准化作为对科学家个人和研究组织的生产力进行文献计量分析的一部分。这种标准化涉及到按某种因素进行缩放，这些因素表征了同一年和同一主题类别的文章的引用分布。在这项工作中，我们进行了研究人员的生产力排名的敏感性进行了分析，选择标准化他们的引文的缩放因子。为此，我们首先为2004-2008年期间在意大利从事硬科学研究的所有研究人员（超过30，000人）编制生产力排名。然后，我们测量的变化所造成的排名采用缩放因子，而不是特定的因素，似乎更有效地比较在不同领域的出版物的影响：引用平均分布的引用只出版物。
2018-10-31 cs.DL
More Precise Methods for National Research Citation Impact Comparisons
政府有时需要分析某一领域的研究论文，以监测进展情况，评估最近政策变化的影响，或确定优秀领域。他们可以将论文的平均引用影响除以该领域和年份的世界平均水平。然而，由于引用数据是高度倾斜的，简单的平均值可能太不精确，无法鲁棒地识别领域内的差异，而不是跨领域的差异。作为回应，本文介绍了两种新的方法来确定国家差异的平均引文影响，一个基于线性模型的归一化数据和其他使用几何平均值。2009-2015年期间26个Scopus油田的样本结果表明，几何平均值是最精确的，因此建议用于较小的样本量，例如单个油田。回归方法的优势在于区分各国对国际合作论文的贡献，但其置信区间比几何平均值要宽得多，除了最大样本量外，其他任何样本量的置信区间都不具有价值。
2015-09-21 cs.DL
A review of the literature on citation impact indicators
引文影响力指标在当今学术评价中发挥着重要作用，因此在文献计量学和科学计量学文献中受到了广泛的关注。本文提供了一个深入的文献综述引文影响指标。首先，概述了可用于计算引文影响指标的书目数据库（Web of Science，Scopus和Google Scholar）的文献。接下来，选定的主题在文献中的引用影响指标进行了详细审查。第一个专题是选择纳入引文影响指标计算的出版物和引文。第二个主题是引文影响指标的标准化，特别是领域差异的标准化。论文的第三个主题是合著论文的统计方法，最后一个主题是期刊的引文影响指标。最后，本文提出了一些建议，为今后的研究。
2016-02-25 cs.DL
Depth and Breadth of Research Area Coverage and Its Impact on Publication Citation: An Analysis of Bibliometric Papers
本研究通过文献计量分析发现，研究领域覆盖的深度与广度显著影响论文被引用，高影响力论文引用和吸引更广泛领域，拓宽知识流动，建议作者广泛引用高影响力文献。
2023-11-12 cs.DL
In which fields do ChatGPT scores align better than citations with research quality?
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
ChatGPT-4o和ChatGPT-5 mini在多个领域中表现出比引用更高的研究质量相关性，为新研究质量评估提供了有力证据。
2026-02-08 cs.DL
An analysis of the effects of sharing research data, code, and preprints on citations
基于约12.2万篇PLOS及PMC OA出版物，研究发现预印本提前发布带来约20.2%的显著引用优势，数据共享带来4.3%的正向优势，而代码共享无显著引用优势。
2024-09-03 cs.DL
Academic collaboration rates and citation associations vary substantially between countries and fields
研究合作是由政府和研究资助者推动的，但如果合作的相对普遍性和优点在国际上有所不同，可能需要不同的国家和学科的战略来促进它。本研究比较了10个国家的团队规模和领域标准化引用的影响，在所有27个Scopus广泛的领域，在Scopus 2008 - 2012年索引的最期刊文章。结果显示，团队规模因学科和国家而异，日本（4.2）每篇文章的作者比英国（2.5）多三分之二。在中国，独立作者很少（4%），但在英国很常见（27%）。虽然在几乎所有国家和领域，团队规模的增加都与更高的引文影响力相关，但这种关联在中国比其他地方要弱得多。引用影响力和合作之间的关联也存在领域差异。例如，在商业、管理和会计类别中，较大的团队规模似乎与更大的研究影响力无关，而在中国和印度，单独作者与更高的引用影响力有关。总体而言，在研究人员合作的程度以及合作与更高引用影响力的程度方面存在着重大的国际和领域差异。
2019-10-02 cs.DL
Manipulating Google Scholar Citations and Google Scholar Metrics: simple, easy and tempting
Google Scholar Citations和Google Scholar Citations的推出可能会引发研究评估领域的一场革命，因为它将每个研究人员都可以使用允许文献计量的工具。为了提醒研究界，人们可以多么容易地操纵谷歌产品提供的数据和文献计量指标，我们提出了一个实验，在这个实验中，我们通过创建引用他们的文件的虚假文件来操纵一个研究小组的谷歌引文配置文件，因此，他们发表的期刊修改了他们的H指数。为此，我们创建了六个由假冒作者撰写的文档，并将其上传到格拉纳达大学域下的研究人员的个人网站。实验结果表明，在129篇论文中增加了774次引文（每篇论文6次引文），提高了作者和期刊的H指数。我们分析了这种做法可能对Google Scholar Citations和Google Scholar Citations造成的恶意影响。最后，我们总结了几个审议这些弊端可能产生的影响和缺乏控制工具，这些工具提供
2013-02-21 cs.DL
Do females create higher impact research? Scopus citations and Mendeley readers for articles from five countries
在科学领域的参与方面存在着已知的性别不平衡，从女性在护理领域占主导地位到男性在数学领域占主导地位。目前尚不清楚是否也存在引用不平衡，有些人声称男性作者的研究往往被引用更多。然而，以前没有研究大规模评估学术研究读者的性别差异。作为回应，本文评估了学术出版物的平均引用和/或Mendeley读者是否存在性别差异。从2018年中期开始，对2014年发表的文章的Scopus引文和Mendeley读者进行了字段标准化，调查了来自印度，西班牙，土耳其，英国和美国的第一作者的文章，涉及多达251个领域，至少有50名男性和女性作者。虽然女性撰写的研究在土耳其（-4.0%）和印度（-3.6%）被引用较少，但在西班牙（0.4%），英国（0.4%）和美国（0.2%）被引用略多。女性撰写的研究在印度的读者较少（-1.1%），但在西班牙（1.4%），土耳其（1.1%），英国（2.7%）和美国（3.0%）更多。因此，虽然在科学体系成熟的国家，引用影响方面的实际性别差异可能很小，但女性读者的影响更大，这表明女性撰写的研究有更广泛的受众。结果表明，从性别分析的结论取决于字段归一化方法。因此，必须做出关于使用哪种标准化的理论上知情的决定。结果还表明，算术平均值为基础的字段归一化是有利的男性。
2018-08-09 cs.DL
Citation gaming induced by bibliometric evaluation: a country-level comparative analysis
几年前，全球各国的研究评价系统开始使用量化指标来衡量研究人员的业绩。然而，这些系统对被评估研究人员行为的影响在很大程度上仍然是未知的。我们试图阐明这一主题，通过调查意大利研究人员如何对2011年引入的国家法规做出反应，其中专业生涯的关键段落由文献计量指标管理。一种新的内在性衡量标准，能够衡量一个国家的科学自我指涉程度，被定义为来自该国本身的引文与该国收集的引文总数的比例。与2000-2016年期间其他G10国家的趋势相比，意大利的内向性在引入新的评估规则后显示出净增长。事实上，在全球范围内，以及在大多数研究领域，意大利成为欧洲国家最高的内在性。可能的解释提出和讨论，得出的结论是，所观察到的趋势是强烈暗示的一个广义的战略使用的引用，无论是在形式的作者自引和引用俱乐部。我们认为，意大利的情况下提供了至关重要的见解的评价系统的构成效果。因此，它可以成为关于在科学政策背景下使用指标的辩论中的典型案例。
2019-04-09 cs.DL
Fractional counting of citations in research evaluation: An option for cross- and interdisciplinary assessments
在多学科或跨学科单位的科学计量评价的情况下，一个风险是比较苹果和橘子：每篇论文都必须与适当的参考集进行比较。我们认为，首先引用的论文集可以被认为是影响领域的相关代表。为了规范不同领域的引文行为差异，引文可以按引用论文中参考文献列表的长度比例进行分数计数。这种新方法使我们能够在论文水平上比较具有不同学科隶属关系的单位，并评估各组之间差异的统计学意义。清华大学的27个系，在北京进行了比较。其中，汉语言文学系在排名中由第19位提升至第2位。27个部门中有19个部门的总体影响在5%的水平上没有显着差异，因此对不同的引用潜力进行归一化。
2010-12-02 cs.DL
National research impact indicators from Mendeley readers
各国政府使用从引文计数中得出的国家研究影响指标来帮助评估其国家研究绩效，并确定资金或政策变化的影响。然而，引文统计滞后研究几年，因此他们的信息有些过时。通过使用社会参考共享网站Mendeley的读者数量可以避免这种滞后，因为这些数据比引文积累得更快。本文介绍了一种方法来计算国家的研究影响指标从Mendeley，使用引用计数从旧的时间段，以部分弥补Mendeley读者的国际偏见。一个改进，以适应最近的国家变化，在门德利吸收没有什么区别，尽管理论上更准确。使用这些方法的Mendeley模式广泛反映了引用类似计算的结果，似乎反映了大约一年前的影响趋势。然而，两个数据来源的指标之间存在差异的原因尚不清楚。
2015-10-29 cs.DL
Graph Embedding for Mapping Interdisciplinary Research Networks
表示学习是研究论文推荐、分类和检索等任务自动化的第一步。由于研究出版的速度加快，加上跨学科研究的公认好处，促进研究人员发现和理解其直接知识学校以外的相关作品的系统至关重要。这项工作探讨了不同的方法的研究论文表示（或文件嵌入），以确定这些方法能够保留跨学科的影响，研究论文在其嵌入。除了评估跨学科引文预测任务中文档嵌入的最新方法外，我们还提出了一种新的图神经网络架构，旨在保留引文网络节点嵌入中研究文章的关键跨学科含义。我们提出的方法在跨学科引文预测方面优于其他基于GNN的方法，而不会影响整体引文预测性能。
2023-03-20 cs.DL
From citation intent to knowledge contribution: Classifying what cited papers actually contribute
Center for Studies of Information Resources, Wuhan University（武汉大学信息资源研究中心）；School of Information Management, Wuhan University（武汉大学信息管理学院）
该研究提出知识贡献分类体系KCT及双路径融合模型，实现被引论文知识贡献分类，其准确率达85.5%，且在研究评估、学术传播预测中表现优于传统引用意图分类。
2026-08-24 cs.DL
Probability and expected frequency of breakthroughs - a robust method of research assessment based on the double rank property of citation distributions
在研究政策方面，促进知识创造的有效措施必须以可靠的研究评估方法为基础，但许多国家和机构的情况并非如此。出版物和引文分析可以用来估计国家和机构在全球知识进步中所发挥的作用，但具体的估计方法还远不明显。之所以出现这一挑战，是因为报告知识实际进展的出版物在所有出版物中所占比例极低;在大多数国家和机构，这种贡献每年出现不到一次。克服这一困难的方法之一是计算概率，而不是计算科学进步所基于的罕见事件。本研究回顾和总结了几个最近的出版物，并增加了新的结果，表明正常出版物的引用分布允许计算支持知识进步的罕见事件的概率。
2018-07-19 cs.DL
The effect of the rapid growth of covid-19 publications on citation indicators
有人担心，研究的“Covidization”将导致过度强调COVID-19和大流行病，而牺牲其他研究。新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情相关出版物的快速增长导致大量文献被引用。这种增长可能会影响文献计量指标。本文探讨了新型冠状病毒出版物的增长如何影响大学排名、研究评估和研究分配中常用的文献计量指标，即领域标准化引文得分和期刊影响因子。我发现，在新冠肺炎大流行的早期阶段，出版物的激增会影响领域标准化引用分数，并将影响期刊影响因子。与COVID-19无关的出版物也受到严重影响。我的结论是，从跨越2019冠状病毒病大流行初期的引文指标中得出误导性结论的风险相当大，特别是在使用时间序列和评估生物医学文献时。
2022-09-16 cs.DL
Enriching the scholarly metadata commons with citation metadata and spatio-temporal metadata to support responsible research assessment and research discovery
在这篇文章中，我们专注于开放的研究信息作为透明和负责任的研究评估和发现研究成果的基础的重要性。我们介绍的工作中，我们支持开放的研究信息共享，特别是，独立和小型开放获取期刊提供元数据的几个开放数据中心（开放引文，维基数据，开放研究知识图谱）。在这种情况下，我们提出了OPTIMETA方式，一种以有效和质量保证的方式集成元数据收集，丰富和分发的方法，即使在小型出版场所中也能采用。我们以两个插件的形式为这种方法设计了一个实施策略，用于最广泛使用的期刊出版软件开放期刊系统（OJS）。这些插件收集、丰富并自动交付文章的引文元数据和时空元数据。我们的贡献，研究评估和发现与链接的开放书目数据是三倍。首先，我们通过倡导通过开放API在发布时收集丰富的、用户验证的元数据来扩大开放的研究信息数据库。其次，我们整合了数据平台和期刊，这些期刊目前由于语言或缺乏大型出版社的支持而未被纳入标准科学计量实践。第三，我们允许基于位置和时间元数据的新用例，这些用例超越了常用的发现功能，特别是使用空间覆盖和研究成果之间新的跨学科联系来评估研究活动。
2023-01-04 cs.DL
The negative effects of citing with a national orientation in terms of recognition: national and international citations in natural-sciences papers from Germany, the Netherlands, and the UK
国家可以根据是否引用国内或国际研究来区分。我们分析了三个主要的欧洲研究经济体（德国，荷兰和英国）在自然科学方面的研究成果，并询问他们的研究人员在哪里寻找支撑他们最高引用论文的知识。是面向国际还是仅限于国内资源？引用模式是否反映了国内和国际研究企业之间日益增长的差异？为了评估随着时间的推移而发生的变化，我们纳入了2004年、2009年和2014年三个出版年份在这些国家发表的自然科学论文。研究结果显示，由德国或荷兰的研究人员共同撰写的文章，如果也引用“国内”研究（即由同一国家的作者撰写的研究），则不太可能成为全球最高引用的文章。换句话说，被引用次数较少的研究更有可能站在国内的肩膀上，而被引用次数更多的研究更有可能站在国际的肩膀上。造成这一结果的一个可能原因是研究人员“过度引用”了他们自己国家的论文--缺乏对引用质量的关注。然而，国内和国际肩膀之间的这些差异对英国来说是不可见的。
2018-07-26 cs.DL
Who Re-Uses Data? A Bibliometric Analysis of Dataset Citations
本文基于OpenAlex数据引用样本，从个人、机构和国家层面分析数据集创建者与引用者的关系，发现数据集引用极少且自引率低，美国是最大数据输出国，为开放研究实践提供依据。
2023-08-08 cs.DL
Visualization of rank-citation curves for fast detection of h-index anomalies in university metrics
本文通过可视化 2023 年 Scopus 乌克兰大学排名前 30 所高校的秩-引用曲线，结合自引比例与 FWCI，快速识别两所大学的 h 指数及引用数据异常。
2024-01-24 cs.DL
Confidence intervals for normalised citation counts: Can they delimit underlying research capability?
标准化引用计数通常用于评估研究团体或国家的平均影响力。对于它们的置信区间是否在理论上有效或实际上有用存在争议。作为回应，本文引入了一个小组的基础研究能力的概念，以产生有影响力的研究。然后，它调查置信区间是否可以界定在实践中一组的潜在能力。从123120个置信区间比较的平均引文影响的国家产出的10个国家在36个单独的大型单学科期刊，适度低于95%的后续指标值落在95%的置信区间内，从往年，随着时间的推移，百分比下降。这是一致的置信区间有效地界定了一组的研究能力，虽然它并不能证明这是结果的原因。结果不受是否包括国际合作文章的影响。
2017-10-24 cs.DL
From indexation policies through citation networks to normalized citation impacts: Web of Science, Scopus, and Dimensions as varying resonance chambers
Dimensions是作为一个替代性的文献计量学数据库被引入到完善的Web of Science（WoS）和Scopus中的，但是这三个数据库在覆盖范围和内容上都有根本的不同，这是由于它们的所有者的独立哲学。鉴于这些差异，我们在这里探讨，使用引文网络分析和评估的“重复”出版物的规范化引用的影响，无论是三个数据库提供结构上不同的角度的文献计量景观，或者如果他们基本上是同质的替代品。我们的引文网络对2016-2018年核心和独家出版物的分析显示，在所有三个数据库中索引的大量核心出版物都具有高度的自我参考性。相比之下，每个数据库都选择了一组独家出版物，这些出版物与核心集和彼此之间的相关性似乎都很低，Scopus和Dimensions中的独家出版物之间的内部交流略多于WoS。我们对所有三个数据库中索引的41，848篇出版物的标准化引文进行了比较，发现与WoS相比，德国行业在Scopus和Dimensions中的影响力更大，特别是对于以应用研究为重点的行业。我们的结论是，数据库确实呈现出结构上不同的视角，尽管Scopus和Dimensions及其附加的应用研究圈与更多以基础研究为重点的WoS相比，彼此之间的差异更大。
2021-06-03 cs.DL
Advancing Software Citation Implementation (Software Citation Workshop 2022)
软件对科学和社会进步至关重要，然而，传统的承认他人工作的使用已经不适应软件在研究中的快速发展和使用。本报告概述了一系列合作讨论，这些讨论汇集了代表许多社区、劳动形式和专业知识的国际利益相关者和专家。与会者讨论了迄今为止尚未解决的软件引用的具体挑战。该等讨论于二零二二年夏季进行，包括网上及面对面讨论，共有51名参与者参与。本文中描述的活动旨在识别和优先考虑特定的软件引用问题，开发（潜在的）干预措施，并制定一系列相互支持的方法来解决这些问题。本报告的结果将对GLAM（画廊，图书馆，档案馆，博物馆）社区，知识库管理员和策展人，研究软件开发人员和出版商有用。
2023-02-15 cs.DL
Fractional counting of citations in research evaluation: A cross- and interdisciplinary assessment of the Tsinghua University in Beijing
在对多学科或跨学科单位进行科学计量评价的情况下，有可能将苹果与橘子进行比较：必须将每篇论文与适当的参考集进行比较。我们认为，引用的论文集可以被认为是该领域的影响的相关代表。为了规范不同领域的引文行为差异，引文可以按引用论文中参考文献列表的长度比例进行分数计数。这种新方法使我们能够在论文水平上比较具有不同学科隶属关系的单位，并评估各组之间差异的统计学意义。清华大学的27个系，在北京进行了比较。其中，汉语言文学系在排名中由第19位提升至第2位。27个部门中有19个部门的总体影响在5%的水平上没有显着差异，因此对不同的引用潜力进行归一化。
2011-01-25 cs.DL
A multi-dimensional framework for characterizing the citation impact of scientific publications
科学出版物的引用影响通常被视为一个一维概念。我们介绍了一个多维度的框架来表征出版物的引用影响。除了引用影响的水平，由出版物收到的引用数量量化，我们还概念化和操作化的深度和广度以及出版物的引用影响的依赖性和独立性。拟议的框架区分出版物，有深刻的引文影响，通常在一个相对狭窄的研究领域，和出版物，有广泛的引文影响，可能涵盖更广泛的研究领域。它还区分了强烈依赖早期工作的出版物和做出更独立科学贡献的出版物。我们使用我们的多维引文影响框架来报告所有科学学科中高被引出版物的引文影响的基本描述性统计。此外，我们提出了一个详细的案例研究，侧重于科学计量学领域。所提出的引文影响框架提供了一个更深入的理解比传统的一维角度的出版物的引文影响。
2020-11-23 cs.DL
