論文の科学的な処方:科学のWebにおける個々の記事の影響の測定【JST・京大機械翻訳】

Chen Ying; Koch Thorsten; Zakiyeva Nazgul; Liu Kailiang; Xu Zhitong; Chen Chun-houh; Nakano Junji; Honda Keisuke

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218966458283 整理番号：22P0291307

論文の科学的な処方:科学のWebにおける個々の記事の影響の測定【JST・京大機械翻訳】

Article's Scientific Prestige: measuring the impact of individual articles in the Web of Science

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

1981年から2020年までの254人の被験者について,63百万以上の論文と1.45億の引用からなる科学出版物のWebに関する引用分析を行った。大規模階層的および多規律引用ネットワークにおける個々の論文の科学的影響を測定する際に,著者らは,Articleの科学的Prestige(ASP)計量を提案して,この計量を引用数(#Cit)およびジャーナル等級と比較した。#Citとは対照的に,固有ベクトル中心度に基づいて計算されるASPは,直接的および間接的引用の両方を考慮し,定常状態評価交差異なる分野を提供する。ASPと#Citは,あまり引用されていない論文の間で成長するミスマッチで,ほとんどの論文に対して整列しないことを見出した。両計量は,Nobel Prizing winning論文のような論文のプレスティグを評価するために信頼性が高いが,論文が高度に引用されないとき,ASPは#Citより説得的ランキングを提供する傾向がある。少数の高度に引用された論文によって最終的に決定されるジャーナルグレードは,個々の論文の科学的影響を適切に反映できない。参照と共著者の数は科学的影響にはあまり関連しないが,被験者には差異がある。【JST・京大機械翻訳】

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