stringtranslate.com

Влияние цитирования

Влияние цитирования или уровень цитирования — это мера того, сколько раз статья в академическом журнале, книга или автор цитируются другими статьями, книгами или авторами. [1] [2] [3] [4] [5] [6] Количество цитирований интерпретируется как мера влияния или воздействия академической работы и привело к появлению области библиометрии или наукометрии , [7] [8] специализирующейся на изучении закономерностей академического влияния посредством анализа цитирования . Важность журналов можно измерить с помощью среднего уровня цитирования, [9] [6] отношения количества цитирований к количеству статей, опубликованных в течение определенного периода времени и в определенном индексе, таком как импакт-фактор журнала или citescore . Он используется академическими учреждениями при принятии решений о сроке пребывания в должности , продвижении по службе и найме на работу, а также авторами при принятии решения о том, в каком журнале публиковаться. Измерения, подобные цитированию, также используются в других областях, где осуществляется ранжирование , например, в алгоритме PageRank Google , метриках программного обеспечения , рейтингах колледжей и университетов и показателях эффективности бизнеса .

Уровень статьи

Одним из самых основных показателей цитирования является то, как часто статья цитировалась в других статьях, книгах или других источниках (например, диссертациях). Показатели цитирования во многом зависят от дисциплины и количества людей, работающих в этой области. Например, в области нейронауки работает гораздо больше ученых, чем в области математики, и нейробиологи публикуют больше статей, чем математики, поэтому статьи по нейронауке цитируются гораздо чаще, чем статьи по математике. [10] [11] Аналогично, обзорные статьи цитируются чаще, чем обычные исследовательские статьи, потому что они обобщают результаты из многих статей. Это также может быть причиной того, почему статьи с более короткими заголовками получают больше цитирований, учитывая, что они обычно охватывают более широкую область. [12]

Наиболее цитируемые статьи

Самой цитируемой статьей в истории является статья Оливера Лоури , описывающая анализ для измерения концентрации белков . [13] К 2014 году она накопила более 305 000 ссылок. 10 самых цитируемых статей имели более 40 000 ссылок. [14] Чтобы попасть в топ-100 статей, требовалось 12 119 ссылок к 2014 году. [14] Из базы данных Thomson Reuters Web of Science с более чем 58 миллионами записей только 14 499 статей (~0,026%) имели более 1000 ссылок в 2014 году. [14]

Журнальный уровень

Простейшей метрикой на уровне журнала является импакт-фактор журнала , среднее число цитирований, которые статьи, опубликованные журналом за предыдущие два года, получили в текущем году, рассчитанное Clarivate . Другие компании сообщают о похожих метриках, таких как CiteScore , основанный на Scopus .

Однако очень высокий импакт-фактор журнала или CiteScore часто основаны на небольшом количестве очень высокоцитируемых статей. Например, большинство статей в Nature (импакт-фактор 38,1, 2016) были процитированы только 10 или 20 раз в течение отчетного года (см. рисунок). Журналы с более низким импакт-фактором (например, PLOS ONE , импакт-фактор 3,1) публикуют много статей, которые цитируются от 0 до 5 раз, но мало высокоцитируемых статей. [15]

Метрики на уровне журнала часто неправильно интерпретируются как мера качества журнала или качества статьи. Однако использование метрик, не относящихся к уровню статьи, для определения влияния отдельной статьи статистически недействительно. Более того, исследования методологического качества и надежности показали, что «надежность опубликованных исследовательских работ в нескольких областях может снижаться с ростом рейтинга журнала» [16] вопреки широко распространенным ожиданиям. [17]

Распределение цитирования для журналов искажено , поскольку очень небольшое количество статей обеспечивает подавляющее большинство цитирований; поэтому некоторые журналы прекратили публиковать свой импакт-фактор, например, журналы Американского общества микробиологии . [18] Количество цитирований в основном подчиняется логнормальному распределению , за исключением длинного хвоста , который лучше описывается степенным законом . [19]

Другие показатели на уровне журнала включают собственный фактор и рейтинг журнала SCImago .

Уровень автора

Общее количество цитирований или среднее количество цитирований на статью может быть сообщено для отдельного автора или исследователя. Было предложено много других мер, помимо простых подсчетов цитирований, для лучшей количественной оценки влияния цитирования отдельного ученого. [20] Наиболее известные меры включают h-индекс [21] и g-индекс . [22] Каждая мера имеет свои преимущества и недостатки, [23] охватывающие от предвзятости до зависимости от дисциплины и ограничений источника данных цитирования. [24] Подсчет количества цитирований на статью также используется для идентификации авторов классических цитирований. [25]

Цитаты распределены крайне неравномерно среди исследователей. В исследовании, основанном на базе данных Web of Science по 118 научным дисциплинам, на 1% наиболее цитируемых авторов пришлось 21% всех цитирований. В период с 2000 по 2015 год доля цитирований, пришедшихся на эту элитную группу, выросла с 14% до 21%. Самая высокая концентрация исследователей из «элиты цитирования» была в Нидерландах , Великобритании , Швейцарии и Бельгии . 70% авторов в базе данных Web of Science имеют менее 5 публикаций, так что наиболее цитируемые авторы из 4 миллионов, включенных в это исследование, составляют ничтожную долю. [26]

Альтернативы

Альтернативный подход к измерению влияния ученого основан на данных об использовании, таких как количество загрузок от издателей, и анализе показателей цитирования, часто на уровне статьи . [27] [28] [29] [30]

Еще в 2004 году BMJ опубликовал количество просмотров своих статей, которое, как выяснилось, в некоторой степени коррелировало с цитированиями. [31] В 2008 году Журнал медицинских интернет-исследований начал публиковать просмотры и твиты . Эти «твиты» оказались хорошим индикатором высокоцитируемых статей, что побудило автора предложить «фактор Twimpact», который представляет собой количество твитов, полученных в течение первых семи дней публикации, а также Twindex, который является ранговым процентилем фактора Twimpact статьи. [32]

В ответ на растущую обеспокоенность по поводу ненадлежащего использования импакт-факторов журналов при оценке научных результатов и самих ученых, Университет Монреаля , Имперский колледж Лондона , PLOS , eLife , EMBO Journal , Королевское общество , Nature and Science предложили метрики распределения цитирования в качестве альтернативы импакт-факторам. [33] [34] [35]

Публикации открытого доступа

Публикации открытого доступа доступны читателям бесплатно, поэтому можно ожидать, что они будут цитироваться чаще. [36] Некоторые экспериментальные и наблюдательные исследования показали, что статьи, опубликованные в журналах открытого доступа, в среднем не получают больше цитирований, чем статьи, опубликованные в подписных журналах; [37] другие исследования показали, что это так. [38] [39] [40]

Доказательства того, что авторские самоархивированные («зеленые») статьи открытого доступа цитируются больше, чем статьи с закрытым доступом, несколько сильнее, чем доказательства того, что («золотые») журналы открытого доступа цитируются больше, чем журналы с закрытым доступом. [41] Две причины этого заключаются в том, что многие из наиболее цитируемых журналов сегодня по-прежнему являются только гибридными журналами открытого доступа (у автора есть возможность заплатить за «золото») [42] , а многие журналы открытого доступа, в которых автор платит за журнал, сегодня либо низкого качества, либо являются откровенно мошенническими «хищными журналами», наживающимися на стремлении авторов публиковаться или погибнуть, тем самым снижая среднее количество цитирований журналов открытого доступа. [43]

Последние события

Важным недавним достижением в исследовании влияния цитирования является открытие универсальности или моделей влияния цитирования, которые сохраняются в различных дисциплинах в естественных, социальных и гуманитарных науках. Например, было показано, что количество цитирований, полученных публикацией, после надлежащего масштабирования с помощью его среднего значения по статьям, опубликованным в одной и той же дисциплине и в одном и том же году, следует универсальному логнормальному распределению , которое одинаково в каждой дисциплине. [44] Это открытие предложило универсальную меру влияния цитирования , которая расширяет индекс Хирша путем надлежащего масштабирования количества цитирований и перебора публикаций, однако вычисление такой универсальной меры требует сбора обширных данных о цитировании и статистики для каждой дисциплины и года. Для решения этой проблемы были предложены инструменты социального краудсорсинга , такие как Scholarometer. [45] [46] Каур и др. предложили статистический метод оценки универсальности метрик влияния цитирования, т. е. их способности справедливо сравнивать влияние в разных областях. [47] Их анализ выявляет универсальные показатели воздействия, такие как нормализованный по полю индекс Хирша.

Исследования показывают, что влияние статьи может быть частично объяснено поверхностными факторами, а не только научными достоинствами статьи. [48] Факторы, зависящие от области, обычно указываются как проблема, которую необходимо решать не только при сравнении между дисциплинами, но и при сравнении различных областей исследований одной дисциплины. [49] Например, в медицине среди прочих факторов на влияние влияют количество авторов, количество ссылок, длина статьи и наличие двоеточия в названии. В то время как в социологии количество ссылок, длина статьи и длина названия входят в число факторов. [50] Также обнаружено, что ученые занимаются этически сомнительным поведением, чтобы завысить количество цитирований, получаемых статьями. [51]

Автоматизированная индексация цитирования [52] изменила природу исследований анализа цитирования, позволяя анализировать миллионы цитат для крупномасштабных моделей и открытия знаний. Первым примером автоматизированной индексации цитирования был CiteSeer , за которым позже последовал Google Scholar . Совсем недавно были предложены передовые модели для динамического анализа старения цитирования. [53] [54] Последняя модель даже используется в качестве предиктивного инструмента для определения цитирований, которые могут быть получены в любой момент жизненного цикла корпуса публикаций.

Некоторые исследователи также предполагают, что уровень цитирования журнала в Википедии, наряду с традиционным индексом цитирования, «может быть хорошим индикатором влияния работы в области психологии». [55] [56]

По словам Марио Бьяджоли: «Все показатели научной оценки неизбежно будут злоупотребляться. Закон Гудхарта [...] гласит, что когда характеристика экономики выбирается в качестве индикатора экономики, то она неизбежно перестает функционировать как этот индикатор, потому что люди начинают ею манипулировать». [57]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Гарфилд, Э. (1955). «Индексы цитирования для науки: новое измерение в документации через ассоциацию идей». Science . 122 (3159): 108–111. Bibcode :1955Sci...122..108G. doi :10.1126/science.122.3159.108. PMID  14385826.
  2. ^ Гарфилд, Э. (1973). «Частота цитирования как мера исследовательской активности и производительности» (PDF) . Очерки ученого-информатика . 1 : 406–408.
  3. ^ Гарфилд, Э. (1988). «Могут ли исследователи рассчитывать на анализ цитирования?» (PDF) . Очерки специалиста по информации . 11 : 354.
  4. ^ Гарфилд, Э. (1998). «Использование импакт-факторов журналов и анализа цитирования при оценке науки». 41-е ежегодное заседание Совета редакторов биологических журналов .
  5. ^ Моед, Хенк Ф. (2005). Анализ цитирования в оценке исследований . Спрингер . ISBN 978-1-4020-3713-9.
  6. ^ ab Haustein, S. (2012). Многомерная оценка журнала: анализ научных периодических изданий за пределами импакт-фактора. Знания и информация. De Gruyter. ISBN 978-3-11-025555-3. Получено 2023-06-06 .
  7. ^ Лейдесдорф, Л. и Милоевич, С. (2012). Наукометрия. Препринт arXiv arXiv:1208.4566.
  8. ^ Харнад, С. (2009). Открытый доступ к наукометрии и британская программа оценки исследований. Наукометрия, 79(1), 147-156.
  9. ^ Гарфилд, Юджин (1972-11-03). «Анализ цитирования как инструмент оценки журнала». Science . 178 (4060). Американская ассоциация содействия развитию науки (AAAS): 471–479. Bibcode :1972Sci...178..471G. doi :10.1126/science.178.4060.471. ISSN  0036-8075. PMID  5079701.
  10. ^ de Solla Price, DJ (1963). Маленькая наука, большая наука . Columbia University Press . ISBN 9780231085625.
  11. ^ Ларсен, ПО; фон Инс, М. (2010). «Темпы роста научных публикаций и снижение охвата, предоставляемого Индексом научного цитирования». Scientometrics . 84 (3): 575–603. doi :10.1007/s11192-010-0202-z. PMC 2909426 . PMID  20700371. 
  12. ^ Дэн, Б. (26 августа 2015 г.). «Статьи с более короткими заголовками получают больше цитирований». Nature News . doi :10.1038/nature.2015.18246. S2CID  186805536.
  13. ^ Лоури, Огайо; Роузбро, Нью-Джерси; Фарр, Ал; Рэндалл, Р.Дж. (1951). «Измерение белка с помощью фенольного реагента Фолина». Журнал биологической химии . 193 (1): 265–275. doi : 10.1016/S0021-9258(19)52451-6 . PMID  14907713.
  14. ^ abc van Noorden, R.; Maher, B.; Nuzzo, R. (2014). "100 лучших статей". Nature . 514 (7524): 550–553. Bibcode :2014Natur.514..550V. doi : 10.1038/514550a . PMID  25355343.
  15. ^ Callaway, E. (2016). «Победи, импакт-фактор! Издательская элита выступает против спорной метрики». Nature . 535 (7611): 210–211. Bibcode :2016Natur.535..210C. doi : 10.1038/nature.2016.20224 . PMID  27411614.
  16. ^ Брембс, Бьёрн (2018). «Престижные научные журналы борются за достижение даже средней надежности». Frontiers in Human Neuroscience . 12 : 37. doi : 10.3389/fnhum.2018.00037 . PMC 5826185. PMID 29515380  . 
  17. ^ Triggle, Chris R; MacDonald, Ross; Triggle, David J.; Grierson, Donald (2022-04-03). «Реквием по импакт-факторам и высоким публикационным сборам». Accountability in Research . 29 (3): 133–164. doi : 10.1080/08989621.2021.1909481 . PMID  33787413. Поэтому можно было бы ожидать, что высокий фактор JIF указывает на более высокий стандарт интереса, точности и надежности опубликованных в нем статей. Иногда это верно, но, к сожалению, это не всегда так (Brembs 2018, 2019). Таким образом, Бьорн Брембс (2019) пришел к выводу: «Появляется все больше доказательств против нашего субъективного представления о том, что более престижные журналы публикуют «лучшую» науку. На самом деле, самые престижные журналы могут публиковать наименее надежную науку».
  18. ^ Касадеваль, А.; Бертуцци, С.; Бухмайер, М.Дж.; Дэвис, Р.Дж.; Дрейк, Х.; Фанг, ФК; Гилберт, Дж.; Голдман, Б.М.; Империале, М.Дж. (2016). «Журналы ASM удаляют информацию об импакт-факторе с веб-сайтов журналов». mSphere . 1 (4): e00184–16. doi :10.1128/mSphere.00184-16. PMC 4941020 . PMID  27408939. 
  19. ^ Чаттерджи, Арнаб; Гош, Асим; Чакрабарти, Бикас К. (11.01.2016). Борнманн, Лутц (ред.). «Универсальность распределения цитирования для академических учреждений и журналов». PLOS ONE . 11 (1). Публичная научная библиотека (PLoS): e0146762. Bibcode : 2016PLoSO..1146762C. doi : 10.1371/journal.pone.0146762 . ISSN  1932-6203. PMC 4709109. PMID 26751563  . 
  20. ^ Беликов, А. В.; Беликов, В. В. (2015). «Основанный на цитировании, нормализованный по автору и возрасту логарифмический индекс для оценки отдельных исследователей независимо от количества публикаций». F1000Research . 4 : 884. doi : 10.12688/f1000research.7070.1 . PMC 4654436 . 
  21. ^ Хирш, Дж. Э. (2005). «Индекс для количественной оценки результатов научных исследований отдельного человека». PNAS . 102 (46): 16569–16572. arXiv : physics/0508025 . Bibcode : 2005PNAS..10216569H. doi : 10.1073/pnas.0507655102 . PMC 1283832. PMID  16275915 . 
  22. ^ Эгге, Л. (2006). «Теория и практика g-индекса». Наукометрия . 69 (1): 131–152. doi :10.1007/s11192-006-0144-7. hdl : 1942/981 . S2CID  207236267.
  23. ^ Gálvez RH (март 2017 г.). «Оценка самоцитирования автора как механизма распространения релевантных знаний». Scientometrics . 111 (3): 1801–1812. doi :10.1007/s11192-017-2330-1. S2CID  6863843.
  24. ^ Couto, FM; Pesquita, C.; Grego, T.; Veríssimo, P. (2009). «Обработка самоцитирования с помощью Google Scholar». Cybermetrics . 13 (1): 2. Архивировано из оригинала 24-06-2010 . Получено 27-05-2009 .
  25. ^ Серенко, А.; Дюмей, Дж. (2015). «Классики цитирования, опубликованные в журналах по управлению знаниями. Часть I: Статьи и их характеристики» (PDF) . Журнал управления знаниями . 19 (2): 401–431. doi :10.1108/JKM-06-2014-0220.
  26. ^ Рирдон, Сара (01.03.2021). «Исследователи «элиты» доминируют в пространстве цитирования». Nature . 591 (7849): 333–334. Bibcode :2021Natur.591..333R. doi : 10.1038/d41586-021-00553-7 . PMID  33649475.
  27. ^ Боллен, Дж.; Ван де Сомпель, Х.; Смит, Дж.; Люс, Р. (2005). «К альтернативным показателям влияния журнала: сравнение данных о загрузках и цитировании». Обработка и управление информацией . 41 (6): 1419–1440. arXiv : cs.DL/0503007 . Bibcode : 2005IPM....41.1419B. doi : 10.1016/j.ipm.2005.03.024. S2CID  9864663.
  28. ^ Броди, Т.; Харнад, С.; Карр, Л. (2005). «Статистика раннего использования Интернета как предикторы влияния позднего цитирования». Журнал Ассоциации информационной науки и технологий . 57 (8): 1060. arXiv : cs/0503020 . Bibcode : 2005cs........3020B. doi : 10.1002/asi.20373. S2CID  12496335.
  29. ^ Курц, М. Дж.; Эйххорн, Г.; Аккомацци, А.; Грант, К.; Демлейтнер, М.; Мюррей, С. С. (2004). «Влияние использования и доступа на цитирование». Обработка и управление информацией . 41 (6): 1395–1402. arXiv : cs/0503029 . Bibcode : 2005IPM....41.1395K. doi : 10.1016/j.ipm.2005.03.010. S2CID  16771224.
  30. ^ Moed, HF (2005b). «Статистические связи между загрузками и цитированиями на уровне отдельных документов в одном журнале». Журнал Американского общества информационной науки и технологий . 56 (10): 1088–1097. doi :10.1002/asi.20200.
  31. ^ Perneger, TV (2004). «Связь между онлайн-«количеством посещений» и последующими цитированиями: перспективное исследование исследовательских работ в BMJ». BMJ . 329 (7465): 546–7. doi :10.1136/bmj.329.7465.546. PMC 516105 . PMID  15345629. 
  32. ^ Эйзенбах, Г. (2011). «Могут ли твиты предсказывать цитирования? Показатели социального воздействия на основе Twitter и корреляция с традиционными показателями научного воздействия». Журнал медицинских интернет-исследований . 13 (4): e123. doi : 10.2196/jmir.2012 . PMC 3278109. PMID  22173204 . 
  33. ^ Вероник Кирмер (2016). «Измерение: импакт-факторы не отражают показатели цитирования статей». Официальный блог PLOS .
  34. ^ "Отказ от импакт-факторов ради более глубоких данных". The Scientist . Получено 29 июля 2016 г.
  35. ^ «Наблюдатели и практики научных публикаций критикуют JIF и призывают к улучшению показателей». Physics Today . 2016. doi :10.1063/PT.5.8183.
  36. ^ Хичкок, Стив (2013) [2004]. «Влияние открытого доступа и загрузок («хитов») на цитируемость: библиография исследований». opcit.eprints.org . Университет Саутгемптона . Получено 22.01.2023 .
    Броди, Т.; Харнад, С. (2004). «Сравнение влияния статей открытого доступа (OA) и статей не-OA в одних и тех же журналах». Журнал D-Lib . 10 : 6.
    Эйзенбах, Г.; Тенопир, К. (2006). «Преимущество цитирования статей открытого доступа». PLOS Biology . 4 (5): e157. doi : 10.1371/journal.pbio.0040157 . PMC  1459247. PMID  16683865 .
    Эйзенбах, Г. (2006). «Преимущество открытого доступа». Журнал медицинских интернет-исследований . 8 (2): e8. doi : 10.2196/jmir.8.2.e8 . PMC  1550699. PMID  16867971 .
    Hajjem, C.; Harnad, S.; Gingras, Y. (2005). «Десятилетнее междисциплинарное сравнение роста открытого доступа и того, как он увеличивает влияние цитирования исследований» (PDF) . IEEE Data Engineering Bulletin . 28 (4): 39–47. arXiv : cs/0606079 . Bibcode :2006cs........6079H.
    Лоуренс, С. (2001). «Бесплатный доступ в Интернете существенно увеличивает влияние статьи». Nature . 411 (6837): 521. Bibcode :2001Natur.411..521L. doi :10.1038/35079151. PMID  11385534. S2CID  4422192.
    MacCallum, CJ; Parthasarathy, H. (2006). «Открытый доступ увеличивает уровень цитирования». PLOS Biology . 4 (5): e176. doi : 10.1371/journal.pbio.0040176 . PMC  1459260. PMID  16683866 .
    Gargouri, Y.; Hajjem, C.; Lariviere, V.; Gingras, Y.; Brody, T.; Carr, L.; Harnad, S. (2010). «Самостоятельно выбранный или обязательный открытый доступ увеличивает цитируемость для высококачественных исследований». PLOS ONE . ​​5 (10): e13636. arXiv : 1001.0361 . Bibcode :2010PLoSO...513636G. doi : 10.1371/journal.pone.0013636 . PMC  2956678 . PMID  20976155.
  37. ^ Дэвис, П. М.; Левенштейн, Б. В.; Саймон, Д. Х.; Бут, Дж. Г.; Коннолли, М. Дж. Л. (2008). «Открытый доступ к публикациям, загрузкам статей и цитированиям: рандомизированное контролируемое исследование». BMJ . 337 : a568. doi :10.1136/bmj.a568. PMC 2492576 . PMID  18669565. 
    Дэвис, ПМ (2011). «Открытый доступ, читательская аудитория, цитирование: рандомизированное контролируемое исследование публикации научных журналов». Журнал FASEB . 25 (7): 2129–2134. doi : 10.1096/fj.11-183988 . PMID  21450907. S2CID  205367842.
  38. ^ Чуа, СК; Куреши, Ахмад М; Кришнан, Виджай; Пай, Динкер Р.; Камаль, Лейла Б; Гунасегаран, Шармилла; Афзал, МЗ; Амбаватта, Лахиру; Ган, JY (2 марта 2017 г.). «Импакт-фактор журнала открытого доступа не способствует цитированию статьи». F1000Исследования . 6 : 208. doi : 10.12688/f1000research.10892.1 . ПМЦ 5464220 . ПМИД  28649365. 
  39. ^ Tang, M., Bever, JD, & Yu, FH (2017). Открытый доступ увеличивает цитирование статей по экологии. Ecosphere, 8(7), e01887.
  40. ^ Ниязов, Ю., Фогель, К., Прайс, Р., Лунд, Б., Джадд, Д., Акил, А., ... и Шрон, М. (2016). Открытый доступ встречает открываемость: Ссылки на статьи, опубликованные в Academia. edu. PLOS ONE, 11(2), e0148257.
  41. ^ Young, JS, & Brandes, PM (2020). Зеленое и золотое цитирование открытого доступа и междисциплинарное преимущество: библиометрическое исследование двух научных журналов. Журнал академического библиотековедения, 46(2), 102105.
  42. ^ Торрес-Салинас, Д., Робинсон-Гарсия, Н., и Моед, Х. Ф. (2019). Распутывание открытого доступа к золоту. В Springer Handbook of Science and Technology Indicators (стр. 129–144). Springer, Cham.
  43. ^ Björk, BC, Kanto-Karvonen, S., & Harviainen, JT (2020). Как часто цитируются статьи в хищнических журналах открытого доступа. Publications, 8(2), 17.
  44. ^ Радикки, Ф.; Фортунато, С.; Кастеллано, К. (2008). «Универсальность распределения цитирования: к объективной мере научного воздействия». PNAS . 105 (45): 17268–17272. arXiv : 0806.0974 . Bibcode : 2008PNAS..10517268R. doi : 10.1073/pnas.0806977105 . PMC 2582263. PMID  18978030 . 
  45. ^ Хоанг, Д.; Каур, Дж.; Менцер, Ф. (2010). «Краудсорсинг научных данных» (PDF) . Труды WebSci10: расширение границ общества в режиме онлайн . Архивировано из оригинала (PDF) 16.03.2016 . Получено 20.02.2017 .
  46. ^ Каур, Дж.; Хоанг, Д.; Сан, X.; Поссамай, Л.; ДжафариАсбаг, М.; Патил, С.; Менцер, Ф. (2012). «Scholarometer: социальная структура для анализа воздействия в разных дисциплинах». PLOS ONE . 7 (9): e43235. Bibcode : 2012PLoSO...743235K. doi : 10.1371/journal.pone.0043235 . PMC 3440403. PMID  22984414 . 
  47. ^ Каур, Дж.; Радикки, Ф.; Менцер, Ф. (2013). «Универсальность показателей научного воздействия». Журнал Informetrics . 7 (4): 924–932. arXiv : 1305.6339 . doi : 10.1016/j.joi.2013.09.002. S2CID  7415777.
  48. ^ Борнманн, Л.; Дэниел, HD (2008). «Что измеряют счетчики цитирования? Обзор исследований по поведению цитирования». Журнал документации . 64 (1): 45–80. doi :10.1108/00220410810844150. hdl : 11858/00-001M-0000-0013-7A94-3 . S2CID  17260826.
  49. ^ Анауати, М. В.; Галиани, С.; Гальвес, Р. Х. (2014). «Количественная оценка жизненного цикла научных статей в различных областях экономических исследований». SSRN . doi :10.2139/ssrn.2523078. hdl :11336/99402. SSRN  2523078.
  50. ^ ван Везель, М.; Уайетт, С.; тен Хааф, Дж. (2014). «Какое значение имеет двоеточие: как поверхностные факторы влияют на последующее цитирование» (PDF) . Scientometrics . 98 (3): 1601–1615. doi :10.1007/s11192-013-1154-x. hdl : 20.500.11755/2fd7fc12-1766-4ddd-8f19-1d2603d2e11d . S2CID  18553863.
  51. ^ ван Везель, М. (2016). «Оценка по цитированию: тенденции в поведении публикаций, критерии оценки и стремление к публикациям с высоким влиянием». Научная и инженерная этика . 22 (1): 199–225. doi :10.1007/s11948-015-9638-0. PMC 4750571. PMID  25742806 . 
  52. ^ Джайлз, CL; Боллакер, K.; Лоуренс, S. (1998). «CiteSeer: Автоматическая система индексации цитирования». DL'98 Цифровые библиотеки, 3-я конференция ACM по цифровым библиотекам . стр. 89–98. doi :10.1145/276675.276685.
  53. ^ Ю, Г.; Ли, И.-Дж. (2010). «Идентификация процессов ссылок и цитирования научных журналов на основе модели распределения цитирования». Наукометрия . 82 (2): 249–261. doi :10.1007/s11192-009-0085-z. S2CID  38693917.
  54. ^ Буабид, Х. (2011). «Возвращаясь к старению цитирования: модель для распределения цитирования и прогнозирования жизненного цикла». Scientometrics . 88 (1): 199–211. doi :10.1007/s11192-011-0370-5. S2CID  30345334.
  55. ^ Банасик-Жемельняк, Наталья; Емельняк, Дариуш; Виламовский, Мацей (16 февраля 2021 г.). «Психология и Википедия: измерение влияния психологических журналов по цитированию в Википедии». Компьютерный обзор социальных наук . 40 (3): 756–774. дои : 10.1177/0894439321993836. ISSN  0894-4393. S2CID  233968639.
  56. ^ «Психология и Википедия: Измерение влияния журналов по цитированиям в Википедии». phys.org . Получено 08.09.2021 .
  57. ^ Бьяджоли, М. (2016). «Остерегайтесь мошенничества в игре цитирования». Nature . 535 (7611): 201. Bibcode :2016Natur.535..201B. doi : 10.1038/535201a . PMID  27411599. S2CID  4392261.

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки