A common consensus in the literature is that the citation profile of published articles in general follows a universal pattern - an initial growth in the number of citations within the first two to three years after publication followed by a steady peak of one to two years and then a final decline over the rest of the lifetime of the article. This observation has long been the underlying heuristic in determining major bibliometric factors such as the quality of a publication, the growth of scientific communities, impact factor of publication venues etc. In this paper, we gather and analyze a massive dataset of scientific papers from the computer science domain and notice that the citation count of the articles over the years follows a remarkably diverse set of patterns - a profile with an initial peak (PeakInit), with distinct multiple peaks (PeakMul), with a peak late in time (PeakLate), that is monotonically decreasing (MonDec), that is monotonically increasing (MonIncr) and that can not be categorized into any of the above (Oth). We conduct a thorough experiment to investigate several important characteristics of these categories such as how individual categories attract citations, how the categorization is influenced by the year and the venue of publication of papers, how each category is affected by self-citations, the stability of the categories over time, and how much each of these categories contribute to the core of the network. Further, we show that the traditional preferential attachment models fail to explain these citation profiles. Therefore, we propose a novel dynamic growth model that takes both the preferential attachment and the aging factor into account in order to replicate the real-world behavior of various citation profiles. We believe that this paper opens the scope for a serious re-investigation of the existing bibliometric indices for scientific research.
Scores of a specific field-normalized indicator calculated with different approaches of field-categorization: Are the scores different or similar?
字段标准化引文评分的使用是一种文献计量学标准。使用不同的字段规范化方法，但字段分类系统的选择也决定了最终的字段规范化引用分数。使用Web of Science数据，我们使用相同的公式但不同的字段分类系统来计算字段标准化引用分数，以回答所得分数是否不同或相似的问题。使用了六个字段分类系统：三个基于引用关系，一个基于语义相似性得分（即，主题相关性测量），一个关于期刊集，一个关于智力分类。基于期刊集和知识分类的系统至少在中等水平上达成一致。基于引用关系的三个集合中有两个也同意至少中等水平。基于引文关系和语义相似性得分，第三组数据存在较大差异。主要的政策含义是，在没有更深入地了解用于得出这些值或排名的分类系统的情况下，不应比较标准化的引用影响力分数或基于它们的排名。
Algorithmically generated subject categories based on citation relations: An empirical micro study using papers on overall water splitting
在文献计量学中使用领域分类法的一个重要原因是需要使不同科学领域发表的论文的引文影响相互比较。原始引文通过使用字段标准化方案进行标准化，以获得可比的引文评分。字段分类有不同的方法。它们可以大致分为智能方法和算法方法。提出了一种基于引文关系的论文算法构建分类系统（ACCS）。使用几个ACCS字段特定的集群，我们调查的歧视权力的ACCS。微观研究的重点是“整体水分解”和相关主题。研究的第一部分从智力上调查ACCS是否能够可靠有效地识别关于整体水分解的论文。接下来，我们将ACCS与（1）基于论文的知识（INSPEC）分类和（2）基于期刊的知识分类（Web of Science，WoS，主题类别）进行比较。在我们案例研究的最后一部分，我们比较了选定ACCS集群（整体水分解和相关主题）中的平均引用数与WoS主题类别中与这些集群相关的出版物的平均引用数。这项微观研究的结果质疑ACCS的区分能力。我们建议在广泛的数据集上进行更大规模的随访研究。
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。
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。
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。
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
Towards a Book Publishers Citation Reports. First approach using the Book Citation Index
Web of Science Citation Indexes（SCI、SSCI和A&HCI）中没有书籍和书籍章节一直被认为是一个重要的缺陷，但汤森路透的图书引文索引数据库最终在2010年10月索引了29，618本书和379，082本书章节。图书引文索引为从文献计量学的角度分析这些领域打开了一扇新的机会之窗。本文的主要目的是分析2006-2011年社会科学和人文科学领域图书引文索引中涉及科学出版商的不同影响力指标。这样，我们就可以构建我们所谓的“图书出版商引文报告”。为此，我们根据人文与艺术和社会科学与法律的不同学科，为科学出版商提供了6个指标，共19个排名
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。
The (re-)instrumentalization of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) in psychological publications: a citation context analysis
