Most of the scientometric indicators use only the total number of citations of an article and produce a single number for scientific assessment of scholars. Although this concept is very simple to compute, it fails to show the scientific productivity and impact of scholars during a time-span or in a year. To overcome this, several time series indicators have been proposed that consider the citations from the entire research career of a scholar. However, these indicators fail to give a comparative assessment of two scholars having same or very similar index value. To overcome this shortcoming, h-index sequence was proposed to assess the impact of scholars during a particular time-span and to compare multiple scholars at a similar stage in their careers. The h-index sequence is based on the h-index formulation. One of the main issues related to the h-index is that it completely ignores the excess citation in scientific assessment; h-index sequence also exhibits a similar behaviour. To overcome these limitations, in this article, we have discussed the EM and $EM^{'}$-index sequence, and performed an empirical study based on yearly citation count earned from all publications of 89 scholars' publication data. The element of the EM and $EM^{'}$-index sequence for a given year shows the impact of a scholar for that year. We conclude that the EM and $EM^{'}$-index sequence could be used as an alternative metrics to asses the impact of scholars.
Studying the scientific mobility and international collaboration funded by the China Scholarship Council
每年都有许多学者获得中国国家留学基金管理委员会（CSC）的资助。CSC是中国政府成立的资助机构，主要负责培训中国学者在国外进行研究并促进国际合作。在这项研究中，我们确定了这些由国家奖学金委员会赞助的CSC资助的学者基于Web of Science索引的论文文本。收集他们的出版物的文献计量数据，以跟踪他们在不同领域的科学流动性，并评估CSC奖学金通过赞助学者的流动性促进国际合作的表现。国家留学基金委资助的论文主要来自自然科学和工程科学领域。社会科学和人文科学领域的CSC资助论文很少。来自中国大陆的CSC资助学者将美国，澳大利亚，加拿大和一些欧洲国家，如德国，英国和荷兰，作为他们在所有科学领域的优先流动目的地。CSC资助的学者在流动期间以国际合作发表的论文最多，在奖学金支持后，国际合作的比例有所下降。
Enriching the scholarly metadata commons with citation metadata and spatio-temporal metadata to support responsible research assessment and research discovery
The counting house: measuring those who count. Presence of Bibliometrics, Scientometrics, Informetrics, Webometrics and Altmetrics in the Google Scholar Citations, ResearcherID, ResearchGate, Mendeley & Twitter
Ranking journals: Could Google Scholar Metrics be an alternative to Journal Citation Reports and Scimago Journal Rank?
Google Scholar作为评估科学期刊的工具的推出可能会对汤森路透期刊引用报告和Scopus驱动的Scimago期刊排名构成严重竞争。这些文献计量学期刊评价产品进行审查。我们从不同的方法比较它们的主要特征：覆盖范围，索引政策，搜索和可视化，文献计量指标，结果分析选项，经济成本和它们的期刊排名的差异。尽管存在缺点，但Google Scholar搜索引擎是作者和编辑识别核心期刊的有用工具。作为一种越来越有用的科学期刊排名工具，它也可能挑战老牌期刊产品
Zhejiang University of Technology（浙江工业大学）；Dalian University of Technology（大连理工大学）；University of Miami（迈阿密大学）；Peking University（北京大学）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Federation University Australia（澳大利亚联邦大学）
Hallucination Detector: A hybrid LLM and Semantic Scholar tool calling for detecting hallucination in scientific literature on AtomGPT.org
Hopkins Extreme Materials Institute, Johns Hopkins University（霍普金斯极端材料研究所，约翰斯·霍普金斯大学）；Department of Materials Science and Engineering, Johns Hopkins University（材料科学与工程系，约翰斯·霍普金斯大学）；Department of Physics and Astronomy, West Virginia University（物理与天文学系，西弗吉尼亚大学）；Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University（电气与计算机工程系，约翰斯·霍普金斯大学）
Evidence of Open Access of scientific publications in Google Scholar: a large-scale analysis
本文使用Google Scholar（GS）作为数据来源，分析所有国家和研究领域的开放获取（OA）水平。选择2009年或2014年发表的所有具有DOI的文章和评论，并在Web of Science中的三个主要引文索引（2，269，022篇文献）中进行研究。收集了GS中显示的这些文件的免费版本的链接。为了区分更可靠（可持续和合法）的获取形式和不太可靠的获取形式，将从全球系统中提取的数据与DOAJ、CrossRef、OpenDOAR和注重成果的年度报告中提供的信息相结合。这使我们能够区分样本中由出版商进行OA的文档的百分比（23.1%，包括黄金，混合，延迟和青铜OA），以及绿色OA（17.6%）和其他来源（40.6%，主要是由于ResearchGate）。数据显示，总体免费提供率为54.6%，在国家和学科类别层面存在重大差异。从GS中提取的数据产生了非常相似的结果，发现由其他研究，分析类似的文件样本，但采用不同的方法来寻找证据的OA，从而表明方法之间的相对一致性。
Google Scholar and the h-index in biomedicine: the popularization of bibliometric asessment
本文的目的是审查的特点，优点和局限性的新的科学评价产品来自谷歌学术;谷歌学术期刊和谷歌学术引文，以及h指数，这是标准的文献计量指标，这些服务采用。它还概述了这个新数据库作为生物医学研究来源的潜力，并通过从Web of Science，Scopus和Google Scholar提取的数据，比较了重症监护医学领域最相关的期刊和研究人员获得的h指数。结果显示，虽然Google Scholar的平均h指数值比Web of Science高出近30%，比Scopus收集的高出约15%，但两种数据源产生的排名没有实质性变化。尽管存在一些技术问题，但可以得出结论，Google Scholar是健康科学研究人员的有效工具，无论是用于信息检索还是计算文献计量指标
Evaluation of 50 Greek Science and Engineering University Departments using Google Scholar
本文介绍了对50所希腊理工科大学院系教师的科学计量学评价。1978名学者被全部审查。使用Google Scholar和引文分析程序Publish or Perish收集了每个学术，部门，学校和大学的论文数量，引文，h指数和i10指数。对收集到的数据进行分析表明，同一学科的部门在科学成果方面具有显着差异。此外，在大多数的评估部门之间的H指数的显着差异学者谁报告科学活动部门的网站和那些谁不，观察。此外，在美国获得博士学位的学者比在欧洲或希腊获得博士学位的学者表现出更高的指数。最后，学术排名与学者h指数（或其引用次数）之间的相关性在某些部门相当低，在特定情况下，这可能是缺乏精英管理的迹象。
Genesis of Altmetrics or Article-level Metrics for Measuring Efficacy of Scholarly Communications: Current Perspectives
文章级指标（ALMs）或altmetrics近年来成为衡量科学出版物及其对目标受众的社会影响的新趋势。Facebook、Twitter和Linkedin等流行的社交网络以及Mendeley和CiteULike等社交书签如今被广泛用于向更大的跨国受众传播研究成果。2012年，世界各地的科学和研究人员签署了《旧金山研究评估宣言》。该声明优先考虑ALM或altmetrics，而不是传统的但有缺陷的基于期刊影响因子（JIF）的职业科学家评估。JIF不考虑引用次数以外的影响力或影响力，因为引用次数只反映在汤森路透的Web of Science数据库中。此外，JIF提供与期刊相关的指标，但与发表的论文无关。因此，altmetrics现在成为一个替代指标的个人科学家和他们贡献的学术出版物的绩效评估。本文提供了一个altmetrics的起源在测量学术交流的有效性一瞥，并突出了可用的altmetric工具和社交平台链接altmetric工具，这是广泛用于推导altmetric分数的学术出版物。因此，本文认为，机构和政策制定者更加重视altmetrics为基础的指标进行评估的目的，但警告说，适当的保障措施和验证，需要通过之前。
H Index of History journals published in Spain according to Google Scholar Metrics (2007-2011)
Google Scholar（GSM）最近于2012年4月推出，具有新的文献计量系统，通过计算Google Scholar中获得的引用数量来衡量科学期刊。通过这种方式，它为衡量期刊在人文领域的影响开辟了新的可能性。本文旨在通过分析2012年12月5日至6日在西班牙出版的历史期刊的GSM搜索来评估该工具的范围。总之，确定了69种期刊，仅占西班牙出版的历史期刊的24%。这个领域的H指数值的范围是如此之小，排名不能再说是显示出一个歧视的潜力。有鉴于此，我们建议改变Google Scholar的设计方式，以便它也可以适应特定历史领域的生产和引用模式，并在更广泛的范围内，在人文领域也是如此。
Eugene Garfield's Scholarly Impact: A Scientometric Review
引文索引的概念已经深入到研究本身的许多部分以及研究发挥不可或缺作用的广泛环境中，从研究评估，众多指标到越来越广泛的科学学科。在这篇文章中，我们向尤金·加菲尔德致敬，并对他带给我们的智力资产进行了科学计量学回顾。此外，我们探讨了知识景观，随后演变连接到他的许多想法。我们说明了科学文献的系统综述可能揭示什么，以及我们可以从通过引用诱导模式传达的丰富信息中学到什么。这项研究是由CiteSpace进行的，CiteSpace是基于Web of Science和Scopus数据的众多科学绘图工具之一。如果没有加菲尔德的发明，这些都不可能实现。
Analyzing Linguistic Complexity and Scientific Impact
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；Indiana University（印第安纳大学）；Shandong Normal University（山东师范大学）；Nanjing University（南京大学）；Wuhan University（武汉大学）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）
ChatGPT cites the most-cited articles and journals, relying solely on Google Scholar's citation counts. As a result, AI may amplify the Matthew Effect in environmental science
Charles University（查理大学）；OpenAI, Inc（OpenAI公司）
本研究通过让 ChatGPT 撰写环境科学子学科综述并分析其参考文献，发现其仅依赖 Google Scholar 引用次数而倾向引用高被引、较早且发表于顶级期刊的文献，从而可能加剧科学引用中的马太效应。
