Journal topic citation potential and between-field comparisons: The topic normalized impact factor
期刊影响因子在科学和社会科学领域之间不具有可比性，因为跨学科的出版和引用行为存在系统性差异。在这项工作中，源规范化的期刊影响因子的建议。我们使用引用期刊的总影响因子作为衡量期刊主题中引用潜力的指标，并将此引用潜力用于期刊影响因子的归一化，以使其在科学领域之间具有可比性。实证应用比较一些影响指标与我们的主题归一化的影响因子在一组224期刊从四个不同的领域表明，我们的规范化，在期刊主题的引用潜力，减少组间方差相对于组内方差在一个更高的比例比其他指标分析。论文还研究了期刊自引在规范化过程中的作用。
2014-02-25 cs.DL
On the Normalization and Visualization of Author Co-Citation Data Salton's Cosine versus the Jaccard Index
在作者共引分析（ACA）的情况下，关于应该使用哪种相似性度量来进行规范化的争论，当人们区分对称共引--或者更一般地说，共现--矩阵和潜在的不对称引文--出现--矩阵时，就更加复杂了。在Web环境下，检索原始引文数据的方法往往是不可行的。在这种情况下，应该使用Jaccard指数，但最好是在主对角线上添加总引用（出现）的数量之后。与索尔顿余弦和皮尔逊相关性不同，Jaccard指数从分布的形状中抽象出来，只关注两组的交集和总和。由于共生矩阵中的相关性可能部分是虚假的，因此Jaccard指数的这一特性在这种情况下可以被认为是一个优点。
2009-11-07 cs.DL cs.IR physics.soc-ph
How fractional counting affects the Impact Factor: Normalization in terms of differences in citation potentials among fields of science
ISI影响因子有许多缺点，其中之一是统计学-为什么要使用平均值而不是中位数？以及由于学科间引文行为的系统性差异而导致的学科间的不可比性。这些缺点是否可以通过分数计算引用权重而不是在分子中使用整数来抵消？(i)分数引用计数是根据引用来源标准化的，因此会考虑到科学领域之间引用行为的差异。(ii)可以在统计学上测试所得分布的差异，以确定其在不同聚合水平下的显著性。(iii)分数计数可以推广到任何文档集，包括期刊或期刊组，因此可以测试小集合和大集合之间差异的显著性。2008年部分计算的影响因素清单可在http://www.leydesdorff.net/weighted_if/weighted_if.xls上查阅。在美国科学与工程指标中确定的13个科学领域之间的组间方差在这种标准化之后没有统计学意义。虽然引文行为在学科之间有很大差异，但在分数计算的引文分布中反映这些差异并不能作为分类的可靠工具。
2010-09-22 cs.DL physics.soc-ph
How large is the error effect when summing or averaging nonlinear field normalization citation counts at the paper level?
School of Information, Shanxi University of Finance & Economics（山西财经大学信息学院）
本研究探讨了在论文层面对非线性字段归一化引用计数进行求和或求平均时的误差效应，发现该误差虽存在但相对较小，且受样本出版物同质或异质性的显著影响，对计算研究单位整体影响力有重要意义。
2025-11-04 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
Caveats for the journal and field normalizations in the CWTS ("Leiden") evaluations of research performance
莱顿大学科学技术研究中心主张参照世界平均水平，使用具体的标准化来评估研究绩效。期刊引用分数（JCS）和领域引用分数（FCS）是研究小组或研究人员的平均值，然后将这些值用作每篇出版物（CPP）的（平均）引用数。因此，该归一化基于除以两个平均值。此过程仅在基础正态分布的情况下生成合法指标。考虑到所研究的偏态分布，应将观察值与预期值取平均值，并首先对每份出版物进行划分。我们显示了莱顿归一化最近的评估，我们碰巧有机会获得的基础数据的影响。
2010-02-14 cs.DL physics.soc-ph
CWTS crown indicator measures citation impact of a research group's publication oeuvre
Tobias Opthof和Loet Leydesdorff（arXiv：1002.2769）发表的文章“CWTS（`Leiden '）研究绩效评估中期刊和领域规范化的注意事项”涉及一个与引用影响的所谓领域规范化指标在评估个人研究人员和研究小组的研究绩效中的应用同样重要的主题。字段规范化旨在说明科学-学术学科领域之间引用实践的差异。作为介绍“莱顿”指标的论文以及报告实际使用这些措施的评估结果的许多报告和文章的主要作者，我对Opthof和Leydesdorff论文中提到的3个主要问题发表了评论。
2010-03-30 cs.DL physics.soc-ph
Is Journal Citation Indicator a good metric for Art & Humanities Journals currently?
本研究指出JCI在艺术与人文学科期刊评估中存在领域标准化缺陷，建议改进分类系统或采用论文级标准化方法以提升其准确性。
2025-03-30 cs.DL
Citation Statistics
这是一篇关于引文数据在科学研究评价中的使用和误用的报告。研究评估必须使用“简单客观”的方法的想法今天越来越普遍。"简单客观“的方法被广泛地解释为文献计量学，即引用数据和从中得出的统计数据。有一种观点认为，引用统计数据本质上更准确，因为它们用简单的数字代替了复杂的判断，从而克服了同行评审可能存在的主观性。但这种信念是没有根据的。
2009-10-19 cs.DL physics.soc-ph stat.ME
Field-normalized Impact Factors: A Comparison of Rescaling versus Fractionally Counted IFs
两种方法比较影响因子和引用率跨科学领域进行了测试，对对方使用的引用3,705种期刊在科学引文索引2010年（SCI的光盘版）和13个领域类别用于科学和工程指标的美国国家科学委员会。我们比较了（i）通过与参考文献列表的长度（1/N的参考文献）成比例计数引用的归一化与（ii）通过将引用分数除以聚类引用率的算术平均值来重新缩放。重标度是分析性的，因此独立于属性集的质量，而分数计数提供了一种经验策略，用于集之间的标准化（通过评估组间方差）。根据Radicchi & Castellano（2012 a）的公平性测试，由于我们考虑的原因，重新缩放优于引用的分数计数。
2013-01-21 cs.DL
Field-normalized citation impact indicators and the choice of an appropriate counting method
文献计量学研究通常依赖于领域标准化的引文影响指标，以便在科学领域之间进行比较。我们讨论了字段规范化和计数方法的选择之间的连接处理多个合著者的出版物。我们的重点是完全计数和部分计数之间的选择。基于广泛的理论和实证分析，我们认为，适当的字段规范化的结果时，不能使用全计数。分数计数确实提供了适当场归一化的结果。因此，我们建议在需要字段标准化的文献计量学研究中使用分数计数，特别是在国家和研究组织层面的研究中。我们还比较了分数计数的不同变体。一般来说，最好使用作者级或地址级的小数计数变体。
2015-01-19 cs.DL
Should citations be field-normalized in evaluative bibliometrics? An empirical analysis based on propensity score matching
引文的字段规范化是文献计量学的标准。尽管观察到不同领域之间的引用数量存在差异，但问题仍然是，除了可能影响引用的属性或因素（FIC）的影响之外，强有力的领域如何影响引用率。我们考虑了几个FIC，如本研究的页数和共同作者人数。我们想知道除了其他效应之外是否存在单独的场效应（例如，从页数和合著者）。为了找到这个问题的答案，在这项研究中，我们采用了治疗加权（IPW）的逆概率。使用Web of Science数据（308，231篇文章的样本），我们调查了主题类别之间引用率的平均差异是否仍然存在，即使主题类别在与领域相关的属性（例如，共同作者可比，页数可比）。在我们的统计分析的诊断步骤中，我们将倾向分数视为回归分析中的协变量，以检查FIC中字段之间的差异是否消失。结果表明，差异并没有完全消失，但大大减少了。我们得到了类似的结果，当我们计算平均值差异的领域后，IPW代表因果或无混淆的领域影响的引文。然而，引用率的外地差异仍然存在。结果指出，字段规范化似乎是引文分析的先决条件，不能被取代的任何一套FIC在引文分析中的考虑。
2020-06-10 cs.DL
Citation impacts revisited: how novel impact measures reflect interdisciplinarity and structural change at the local and global level
几十年来，引文网络为科学评价、科学制图（以及最近的大规模网络研究）提供了大量的工作。跨学科领域的引文行为多样性既是科学社会学的研究课题，也是科学评价的难题。标准化，相当于一个特定的权重的链接在引文网络，是必要的，允许跨领域的比较引文分数和跨学科的研究。除了经典的标准化，大大减少了所有的变异因素，在最近几年出现了两个轨道的研究。其一是迭代“影响力测量”的复兴。二是“引用侧”规范化，其唯一目的是控制主要变异因素--引用倾向的不平等，让其他方面发挥作用：知识输出/输入和增长。当所有变量都定义在同一领域水平时，建立了两个命题：（a）总影响力度量等同于相对增长率，引文交换总量平衡和相对参考文献数量的乘积;（b）归一化影响力等同于相对增长率和归一化平衡的乘积。在科学层面上，增长率在不同领域的变化是系统变化的代表，而平衡的变化是跨学科依赖性的度量。这开辟了一个新的视角，其中标准化影响的方差以及相关的度量，这些方差的总和被提议作为变化交换指标，总结了科学结构和动态的重要方面。基于十年的数据的结果进行了讨论。还简要讨论了归一化冲击随尺度变化的行为。
2013-02-19 cs.DL physics.soc-ph
Characteristics of LIS Research Articles Affecting Their Citation Impact
本文分析了2015年31本国际LIS期刊论文的引文影响，发现作者学科组成与引用得分显著相关，尤其在信息检索和科学交流领域，LIS与计算机科学联合的引用得分显著更高，创新在于联合分析内容、作者组成和影响。
2023-04-10 cs.DL cs.SI
Field- and time-normalization of data with many zeros: An empirical analysis using citation and Twitter data
Thelwall（2017 a，2017 b）提出了一个新的字段和时间归一化指标族，用于稀疏数据。这些指标以分析单位为基础（例如，而不是在纸上。他们比较了提及论文的比例（例如，在Twitter上）与相应领域和出版年份中提及论文的比例（期望值）。我们提出了一个新的指标（Mantel-Haenszel商，MHq）的指标族。MHq回到MH分析。该分析是一种已建立的方法，可用于合并来自基于不同亚组的多个2x2交叉表的数据。我们调查（使用同行的引用和评估，即，F1000 Prime建议）是否可以区分由同行评估定义的质量级别。因此，我们测试收敛有效性。我们发现，MHq是能够区分质量水平（在大多数情况下），而家庭的其他指标没有。由于我们的研究证实MHq是一个收敛的有效指标，我们将MHq应用于Altmetric公司定义的四个不同的Twitter群组（例如，科学传播者）。我们的研究结果表明，所有四个Twitter组和科学质量之间的关系很弱，远远弱于引用和科学质量之间的关系。因此，我们的研究结果不鼓励在研究评估中使用Twitter计数。
2018-05-04 cs.DL
Unsupervised Anomaly Detection in Journal-Level Citation Networks
期刊影响因子是学术界衡量期刊质量的常用指标。期刊被引用的次数是决定影响因子的一个关键因素，影响因子可能会以多种方式被滥用。因此，发现引文异常对于进一步识别影响因子的操纵和膨胀至关重要。引文网络用有向图的形式描述期刊之间的引文关系。检测引文网络中的异常是一项具有挑战性的任务，其在发现引文卡特尔和引文堆栈以及理解引文背后的意图方面具有若干应用。本文提出了一种新的方法来检测期刊级科学引文网络中的异常，并与现有的图异常检测算法的结果进行了比较。由于缺乏适当的地面真理，我们介绍了一个期刊级的引用异常数据集，其中包括综合注入的引用异常，并使用它来评估我们的方法。我们的方法是能够预测的异常引文对的精度为100%，F1得分为86%。我们进一步将检测到的异常分为各种类型，并找出可能的原因。我们还在Microsoft Academic Search数据集上分析了我们的模型-一个真实世界的引文数据集，并使用案例研究解释了我们的结果，其中我们的结果类似于引文和SCImago Journal Rank（SJR）评级变化图表，从而表明了我们方法的有用性。我们进一步设计了“期刊引文分析工具”，一个交互式的门户网站，给定的引文网络作为输入，显示期刊水平的异常引文模式，并帮助用户分析给定的期刊多年来的引文模式。
2020-05-28 cs.DL cs.SI
Mathematical proof concerning the additivity problem of nonlinear normalized citation counts
本文通过严格数学证明得出科学计量学中非线性归一化引用计数不可加的结论，并推导出实数域数据变换的一般结论，为解决非线性数据误用提供重要见解。
2025-08-20 cs.DL
Quantifying and suppressing ranking bias in a large citation network
人们普遍认为，由于不同的科学领域采用不同的引用实践，不同领域的论文引用数不能直接比较。引用次数也受到论文年代的影响，因为较老的论文有更多的时间吸引引用。各种程序旨在消除这些偏差，并产生新的标准化指标，如相对引用数。我们使用Microsoft Academic Graph的大型引用数据集和基于Mahalanobis距离的新统计框架来显示，通过众所周知的指标（包括相对引用计数和Google的PageRank得分）进行的排名受到论文领域和年龄的显著影响。我们提出了一个一般的规范化程序的动机$z$分数，产生更少的偏见排名时，引用计数和PageRank分数。
2017-03-23 cs.DL cs.IR physics.data-an
Field normalization of scientometric indicators
当科学计量学指标被用来比较活跃在不同科学领域的研究单位时，往往需要对不同领域之间的差异进行校正，例如在出版、合作和引用实践方面的差异。外地标准化指标旨在进行这种纠正。这些指标的设计是一项重大挑战。我们讨论了字段规范化指标设计中的主要问题，并概述了为处理字段规范化问题而开发的不同方法。我们还讨论了如何字段规范化指标可以进行评估，我们认为科学计量学分析的敏感性字段规范化方法的选择。
2018-01-30 cs.DL
Normalization of zero-inflated data: An empirical analysis of a new indicator family and its use with altmetrics data
最近，提出了两个新的指标（基于平均值的归一化引用比例，EMNPC;基于平均值的归一化引用比例，MNPC），这是用于稀疏的科学计量学数据。这些指标比较了一个单位（例如，研究人员或机构）与相应领域和出版年份（期望值）中提及论文的比例。在这项研究中，我们提出了第三个指标（Mantel-Haenszel商，MHq）属于同一个指标家族。MHq是基于MH分析-一种用于比较比例的统计学方法。我们测试（使用同行的引用和评估，即F1000 Prime建议）这三个指标是否可以区分基于同行评估定义的不同质量级别。因此，我们测试它们的收敛有效性。我们发现，指标MHq是能够区分在大多数情况下，而MNPC和EMNPC的质量水平。由于MHq在这项研究中被证明是一个有效的指标，我们将其应用到六种类型的零膨胀altmetrics数据和测试是否不同的altmetrics来源与质量。各种altmetrics的结果表明，altmetrics（维基百科，Facebook，博客和新闻数据）和同行评估之间的关系不如同行引用和评估之间的关系那么强。事实上，引用和同行评估之间的关系比altmetrics和同行评估之间的关系强两到三倍。
2018-01-26 cs.DL
A recursive field-normalized bibliometric performance indicator: An application to the field of library and information science
在基于引用的研究绩效指标的开发中，两个常用的想法是基于领域分类方案的引用计数标准化的想法和递归引用加权的想法（如PageRank启发的指标）。我们将这两个想法结合在一个单一的指标，称为递归平均归一化引用分数指标，我们研究这个指标的有效性。我们的实证分析表明，所提出的指标是高度敏感的字段分类方案，使用。该指标还具有强化分类办法造成的偏差的强烈倾向。基于这些观察，我们建议反对使用的指标，其中的思想规范化的基础上的领域分类方案和递归引用加权的想法相结合。
2011-05-16 cs.DL
Data-mining the Foundational Patents of Photovoltaic Materials: An application of Patent Citation Spectroscopy
我们将专利引用光谱（PCS）-最初作为参考出版年光谱学开发，用于研究科学文献中的里程碑和里程碑-应用于描述材料光伏技术的合作专利分类（CPC）的九个Y子类中的专利文献。在本研究中，我们扩展了常规，选择使用PatentsView的高级检索查询。基于检索到的专利所引用的专利的出版年的纵向分布的两个归一化，例程（在http：//www.leydesdorff.net/comins/pcs/index.html）提供了字符串中指定的主题的基础专利的最佳猜测。在九个案例中的五个案例中，我们发现了例程所指示的专利基本特征的确凿证据。
2018-04-10 cs.CY 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
Citation score normalized by cited references (CSNCR): The introduction of a new citation impact indicator
本文介绍了一种新的领域规范化指标，它植根于文献计量学的早期见解，并与几个已建立的领域规范化指标（例如，平均规范化引文得分，MNC，和基于百分位数方法的指标）进行了比较。Garfield（1979）强调，不同领域的引文数量不能进行比较，因为不同领域的“引文潜力”可能存在很大差异。Garfield（1979）认为，“对引用潜力最准确的衡量是在给定领域发表的每篇论文的平均引用次数”。在此基础上，提出了一种新的引文指标，即用焦点论文的引文量除以该领域的平均引文量，对引文进行规范化。新的指标被称为被引文献标准化引文得分（CSNCR）。理论分析表明，CSNCR具有一致性和齐次归一化特性。讨论了新指标与MNCS的密切关系。CSNCR与其他领域标准化指标的实证比较表明，它的领域标准化能力略差于其他被引方标准化指标（如MNC），但其结果是有利的两个引用方指标变体（SNCS指标）相比。作为一个整体，本研究的结果证实了既定指标的能力，字段规范化的引文。
2016-07-04 cs.DL physics.soc-ph
An Evaluation of Percentile Measures of Citation Impact, and a Proposal for Making Them Better
百分位数是指在给定的引用分布中，一篇论文的引用影响相对于其他论文的地位的统计数据。百分位数排名（PR）通常在评估学者，机构和研究路线的影响方面发挥重要作用。由于PR对于学术影响力的评估非常重要，并且由于引文实践在时间和领域之间存在很大差异，因此已经提出了各种百分位数方法来对引文进行时间和领域标准化。不幸的是，当前流行的方法通常在时间和字段标准化方面面临重大问题，包括当论文被分配到多个领域或由多个单位发表时（例如，研究人员或国家）。他们还面临着估计预定义PR的引用计数（CC）的问题（例如，第90集）。我们提供了一系列的指导方针和程序，我们认为，解决这些问题和其他人，并提供了一个优越的手段，使百分位数方法的使用更准确和信息。特别是，我们介绍了两种方法，CP-IN和CP-EX，在文献计量学研究中应该首选，因为他们认为完整的引文分布。这两种方法都是基于百分比（CP）的累积频率。本文进一步展示了条形图和波束图如何以更有意义和更准确的方式呈现PR。
2020-05-01 cs.DL
Unraveling the dynamics of growth, aging and inflation for citations to scientific articles from specific research fields
我们分析了美国物理学会期刊（PRA，PRB，PRC，PRD，PRE和PRL）的论文引文的时间演变。观察到的每种期刊上发表的论文数量随时间的变化被认为是由归一化引起的外源性可引用性变化。适当的通货膨胀调整的引用率被发现是可分离的偏好附件型增长内核和纯粹的过时相关（即，自出版以来作为时间的函数单调递减）老化函数。与不同期刊相关的增长内核和老化函数的经验提取参数的变化指向研究领域特定的引文强度和知识流的特征。与类似的结果的引用动力学的技术分类的专利队列的比较提供了更深入的了解信息传播的基本原则，引用行为所示。
2017-10-16 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Comparing People with Bibliometrics
文献计量指标、引用次数和/或下载次数越来越多地被用于为人事决定提供信息，如雇用或晋升。这些统计数字经常被滥用。在这里，我们提供了一个指南，说明在使用这些所谓的量化措施来评估人时应该考虑的因素。当比较其他类似的候选人时，什么时候开始使用文献计量学方法，给出了经验法则。
2017-07-31 astro-ph.IM cs.DL physics.soc-ph
Construction of a Pragmatic Base Line for Journal Classifications and Maps Based on Aggregated Journal-Journal Citation Relations
自20世纪60年代美国科学情报研究所（ISI）推出引文索引以来，文献计量学领域已经发展了许多期刊分类系统。这些系统用于规范引用计数相对于特定领域的引用模式。最著名的系统是所谓的“科学网主题分类”（WC）。在其他系统中，论文通过算法解决方案进行分类。使用2014年科学引文索引和社会科学引文索引的期刊引文报告（期刊数量= 11，149），我们研究了开发基于期刊分类的新系统的选项，该系统使用聚合的期刊-期刊引文数据划分为学科类别。结合VOSviewer和Pajek中的例程，开发了树状分类。在每一个层次上，我们都可以为一个类别下的所有期刊生成一个科学地图。在最高级别上区分了九个主要领域。进一步分解的社会科学追求的例子，重点是在信息科学（LIS）和科学研究（STS）的期刊。新的分类系统通过避免每次运行中的随机性问题来改进替代选项，这种随机性问题使得算法解决方案迄今为止无法重现。新系统的局限性进行了讨论（如多学科期刊的分类）。该系统的实用性领域规范化的文献计量学应在未来的研究中探讨。
2016-07-21 cs.DL
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。
2021-12-16 cs.DL
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。
2018-04-17 cs.DL
Revisiting the field normalization approaches/practices
Department of Information Resources Management, School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学经济管理学院信息资源管理系）
本文重新审视了领域标准化方法，发现结合对数变换和z-score标准化能更有效地减少领域偏斜问题。
2025-12-19 cs.DL
$Φ$ index: A standardized scale-independent and field-normalized citation indicator
American Physical Society（美国物理学会）
本文提出Φ指数，通过标准化引用均值和领域差异，解决传统影响因子的规模敏感性和领域归一化问题，提升跨领域的期刊排名。
2026-04-14 cs.DL
Citation Analysis with Microsoft Academic
我们将探讨微软学术（MA）是否以及如何用于文献计量分析。首先，我们研究学术知识API（AK API），一个访问MA数据的接口，并将其与Google Scholar（GS）进行比较。其次，我们通过对MA和Scopus的数据进行归一化，对研究人员进行了比较引文分析。我们发现，MA提供了结构化和丰富的元数据，这有利于数据检索，处理和加工。此外，AK API允许检索引用的频率分布。我们认为这些功能是MA优于GS的主要优势。然而，我们确定了四个主要的限制，可用的元数据。首先，MA不提供出版物的文档类型。其次，“研究领域”是动态的，过于具体，领域层次不连贯。第三，一些出版物被分配到不正确的年份。第四，一些出版物的元数据没有包括所有作者。尽管如此，我们表明，一个平均为基础的指标（即期刊标准化引用分数; JNCS）以及一个基于分布的指标（即百分位数排名类; PR类）可以使用MA相对容易地计算。因此，引用计数的标准化是可行的MA。MA和Scopus的引文分析得出了一致的结果。JNCS和PR类在两个数据库中相似，因此，MA和Scopus中对研究人员发表影响的评价是一致的。鉴于MA在过去一年中的快速发展，我们假设MA有潜力用于全面的文献计量分析。
2017-01-25 cs.DL
The concordance of field-normalized scores based on Web of Science and Microsoft Academic data: A case study in computer sciences
为了评估Microsoft Academic作为评价性文献计量学的有用数据源，了解Microsoft Academic的引用计数是否可用于常见的标准化程序以及标准化分数是否与根据已建立的数据库计算的分数一致至关重要。为此，我们计算了基于Microsoft Academic和Web of Science的计算机科学研究所的出版物的字段归一化引文得分，并估计得分的统计一致性。我们的研究结果表明，字段归一化的引用分数可以计算与微软学术，这些分数是在良好的协议与相应的分数从Web的科学。
2018-08-20 cs.DL
Normalization of zero-inflated data: An empirical analysis of a new indicator family
最近，提出了两个新的指标（基于平均值的归一化引用比例，EMNPC和基于平均值的归一化引用比例，MNPC），这是针对稀疏数据。我们提出了第三个指标（Mantel-Haenszel商，MHq）属于同一个指标家族。MHq基于MH分析-一种基于不同亚组对多个2x2列联表中的数据进行轮询的既定方法。我们测试（使用同行的引用和评估），如果这三个指标可以区分不同的质量水平定义的基础上，同行的评估（收敛效度）。我们发现，指标MHq是能够区分在大多数情况下，而MNPC和EMNPC的质量水平。
2017-07-14 cs.DL
Integrated Impact Indicators (I3) compared with Impact Factors (IFs): An alternative research design with policy implications
在文献计量学中，将“影响力”与中心趋势统计联系起来是错误的。影响累积起来，因此引用曲线应该被整合而不是平均。例如，《MIS Quarterly》和《JASIST》期刊在各自的影响因子（IF）方面相差两倍，但IF较低的期刊具有较高的影响力。使用百分比等级（例如，前1%、前10%等），综合影响指标（I3）可以基于引用曲线的综合，但是在将引用曲线归一化到相同尺度之后。跨文档集的结果可以作为参考集的总影响的百分比进行比较。然而，不应该使用引用总数，因为引用曲线的形状不被欣赏。I3可以应用于任何文档集和任何引用窗口。积分（求和）的结果可以完全分解为期刊或机构单位，如国家、大学等，因为百分比等级是在纸张级别上确定的。在这项研究中，我们首先比较了I3和IF的两个ISI学科类别（“信息科学与图书馆学”和“多学科科学”）的期刊。此外，地雷影响调查还按国家进行了分解。这种可能的范式转变在引文影响分析的政策影响。
2011-06-13 cs.DL physics.soc-ph
Partition-based Field Normalization: An approach to highly specialized publication records
领域标准化引用率是研究绩效的既定指标，从最广泛的聚合水平，如国家，到研究机构和研究团队。当应用于更专业的出版物集在个别科学家的水平，也需要一个更准确的界定的参考域，提供了预期的性能进行比较。这种对更精确性的需求挑战了基于预定义主题类别的标准方法。本文提出了一种方法来定义一个参考域，这是更强烈地界定比标准的方法，通过建立它的细胞的分区创建的预定义的主题类别和它们的交集。这种划分方法可以应用于不同的现有字段规范化变体。由此产生的参考领域之间的标准字段规范化和期刊规范化。基于虚构和真实出版物记录的示例说明了对结果的潜在影响如何超过或小于其他目前争论的标准化变体的影响，这取决于所研究的案例。拟议的基于分区的字段规范化预计将提供优势，特别是在科学家个人和其他非常具体的出版记录，如跨学科研究的出版产出。
2013-07-25 cs.DL
How well does I3 perform for impact measurement compared to other bibliometric indicators? The convergent validity of several (field-normalized) indicators
最近，采用了综合影响指标（I3）指标，根据一组出版物中每一出版物的百分位等级对引文进行加权。I3也可以用作场归一化指示符。字段规范化是文献计量学中的常见做法，尤其是在比较机构和国家时。出版和引用的做法是如此不同的领域，引用的影响是规范化的跨领域比较。在这项研究中，我们测试的指标，以区分由教师在F1000 Prime定义的论文质量水平的能力。F1000 Prime是一个用于评估生物医学领域论文的出版后同行评审系统。因此，我们测试了I3的收敛有效性（在这项研究中，我们测试了I3/N -I3的大小无关的变体，其中I3除以论文数量），使用同行的评估作为基线，并将其有效性与其他几种方法进行比较。（外地标准化）指标：平均标准化引文得分（MNCS）、相对引文比（RCR）、引文标准化引文得分（CSNCR）、特征得分和量表（CSS），源标准化引用得分（SNCS），引用百分位数，以及属于x%最常引用论文的论文比例（PPtop x%）。结果表明，PPtop 1%指标在不同质量级别之间的区分效果最好。I3的表现与大多数其他字段标准化指标相似（略好于）。因此，研究结果指出，该指标可能是一个有价值的替代其他指标的文献计量学。
2019-02-18 cs.DL physics.soc-ph
How Can Journal Impact Factors be Normalized across Fields of Science? An Assessment in terms of Percentile Ranks and Fractional Counts
我们使用2010年科学引文索引（N = 3，705种期刊）的CD-ROM版本，研究（i）分数计数对影响因子（IF）的影响以及（ii）将倾斜的引文分布转换为100个单位和6个百分位数等级（前1%，前5%等）的分布。这些方法是否会导致期刊的领域标准化影响力？除了两年期的IF（IF 2），我们还考虑了五年期的IF（IF 5），这些IF各自的分子，以及总引用次数，以整数和分数计算。这些不同的指标进行了测试，对假设的分类期刊到11个广泛的领域由专利委员会/国家科学基金会提供统计显着的领域间的影响。使用分数计数，场间方差在IF 5的情况下减少了91.7%，在IF 2的情况下减少了79.2%。然而，引用计数的差异并没有受到分数计数的显著影响。这些结果与以前的研究一致，但分数计数的IF 5的较长的引用窗口可以导致跨领域的归一化的显着改善。
2012-06-18 cs.DL
Towards a new crown indicator: An empirical analysis
我们提出了一个实证比较两个规范化机制的研究绩效的引文为基础的指标。这些机制的目的是使该领域的引文计数和出版物的出版年份标准化。一种机制应用于我们研究所目前所谓的冠状指示器中。另一种机制应用在我院拟采用的新冠指标中。我们发现，在高聚集水平，如在大型研究机构一级或在国家一级，两种机制之间的差异非常小。在较低的汇总级别，如在研究小组一级或在期刊一级，这两种机制之间的差异稍大。我们特别注意最近出版物的处理方式。这些出版物的引用次数通常很低，因此应特别小心处理。
2010-09-07 cs.DL physics.soc-ph
A discussion of measuring the top-1 percent most-highly cited publications: Quality and impact of Chinese papers
被引用次数最多的前1%的文章被视为科学的先锋。使用Web of Science的数据可以发现，中国在2015年在这一指标上击败欧盟后，在2019年超过美国进入前1%的相对参与度。然而，这一发现与西方机构一再报道的中国科学产出质量落后于其他发达国家形成鲜明对比，尽管中国在文章数量上已经赶上了其他发达国家。这里提出的结果和以前的结果之间的差异主要取决于字段规范化，按学科分类的源期刊。这些子集的平均引用率通常用作基线，以便可以在学科之间进行比较。然而，在N篇论文的样本中，前1%的期望值是N 100，其他条件不变。使用平均引用率作为期望值，引入了误差，通过使用高度偏态分布的平均值和似是而非的精度在子集的描绘。分类可以用于分解，但不能用于归一化。当数据如此分解时，美国在病毒学等生物医学领域领先于中国。尽管论文数量较少，但当p小于0.05时，中国在社会科学引文指数中的商业和金融领域优于美国。使用百分位等级，除了基于索引的分类之外的子集可以测试它们之间差异的统计显著性。
2022-02-01 cs.DL stat.AP
Validity of altmetrics data for measuring societal impact: A study using data from Altmetric and F1000Prime
测高数据能有效地用于社会影响的测量吗？目前的研究试图通过一个来自不同来源（F1000，Altmetric和基于Web of Science的内部数据库）的综合数据集（约100，000条记录）来回答这个问题。在F1000同行评审系统中，专家们为科学论文贴上特定标签，以表明一篇论文是否会引起科学界或社会其他阶层的兴趣。结果表明，如果论文的质量得到控制，带有“有益于教学”标签的论文确实比没有这个标签的论文获得更高的altmetric计数。与此同时，更高的引用计数显示，特别是有一个标签的论文是专门面向科学（“新发现”）。研究结果表明，为研究领域以外的读者量身定制的论文应该会产生社会影响。如果将测高数据用于衡量社会影响，则会出现标准化问题。在文献计量学中，引文按论文的学科领域和出版年份进行规范化。这项研究已经采取了第二个分析步骤，涉及可能的标准化的高程数据。正如结果所示，有一些特定的科学主题是广大观众特别感兴趣的。由于这些或多或少有趣的主题并没有完全反映在汤森路透的期刊集中，因此Altmetric数据的标准化不应该基于主题类别的水平，而是基于主题的水平。
2015-02-16 cs.DL physics.soc-ph stat.AP
Caveats for using statistical significance tests in research assessments
本文提出了关注的优势，在研究评估中使用统计显著性检验，最近在辩论中提出了适当的规范化程序引用指标。统计显著性检验是极具争议的，许多批评已经针对其使用。基于在研究评估中使用统计显著性检验的支持者的文章中的例子，我们解决了此类检验的许多问题。具体讨论的问题是仪式的做法，这样的测试，他们在决策中的二分法应用，统计和实质意义之间的差异，大多数零假设的难以置信，随机性的关键假设，以及标准误差和置信区间的实用性推理的目的。我们认为，应用统计显著性检验和机械地坚持他们的结果是非常有问题的，不利于批判性思维。我们主张，使用这样的测试不提供任何优势，引文指标，他们的解释，或基于他们的决策过程。相反，它们的使用可能是有害的。像许多其他批评家一样，我们普遍认为统计显著性检验在包括科学计量学在内的社会科学中被过度使用和滥用，我们鼓励对这些问题进行改革。
2012-09-25 cs.DL stat.AP
An Integrated Impact Indicator (I3): A New Definition of "Impact" with Policy Relevance
研究经费的分配，以及晋升和任期的决定，越来越多地使用指标和影响因素从引文到出版的工作。科学计量学家之间关于引用计数适当标准化的争论已经随着综合影响指标（I3）的创建而解决，该指标解决了以前使用的指标中发现的一些问题。I3采用非参数统计，允许高引用论文的权重大于低引用论文。它还允许对场地进行分拆（即，期刊或数据库）。条一级的衡量标准可按评价单位重新汇总。在场馆层面，I3为期刊影响因子创建了一个适当加权的替代方案。I3具有启用和量化分类的额外优势，例如美国国家科学委员会的科学与工程指标所使用的六个百分位等级。
2012-05-07 cs.DL
Novel utilization of a paper-level classification system for the evaluation of journal impact: An update of the CAS Journal Ranking
本文介绍2020年升级版CAS期刊排名，采用CWTS论文级分类系统进行领域归一化，并提出稳健的FNCSI指标，以改进期刊影响力评价。
2023-08-30 cs.DL
The Operationalization of "Fields" as WoS Subject Categories (WCs) in Evaluative Bibliometrics: The cases of "Library and Information Science" and "Science & Technology Studies"
使用基于Web-of-Science主题类别（WC）的参考文献集对引用分数进行归一化已成为评价性文献计量学中的一种既定（“最佳”）实践。例如，《泰晤士报高等教育世界大学排名》就是基于这种操作化。然而，WC是几十年前为了信息检索的目的而开发的，并且随着数据库的发展而逐步发展;分类是基于机器的，部分是手动校正的。使用WC“信息科学与图书馆学”和归因于“科学和技术研究”领域的期刊的WC，我们表明，由于“索引效应”，WC没有提供足够的分析清晰度，以进行文献计量标准化的评价实践。“遵守“最佳做法”能否被制定“尽可能最佳做法”的雄心所取代？新的研究问题可以设想。
2014-08-22 cs.CY cs.DL
