인용역학

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인용 측정 기준
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인용 역학은 기사와 기타 과학적 연구가 시간에 걸쳐 받은 참조의 수를 기술한다.인용 역학은 보통 이 작품이 출판된 지 2~3년 후에 발생하는 빅뱅에 의해 설명되며, 폭발 크기는 몇 차례나 된다.버스트의 존재는 우선 부착에 근거한 다른 모델과 일치하지 않는다.이러한 모델은 왜곡된 인용 분포를 설명할 수 있지만 기준 축적은 점진적이다.^[1]

과학 생산의 역학 관계는 지난 몇 년간 크게 변화해 왔다.기술적 진보로 인해 지금까지 출판된 논문의 수는 기하급수적으로 증가하고 있다.이는 기사가 발행되는 데 필요한 훨씬 짧은 시간과 함께 현대 논문의 인용 역학에도 영향을 미쳤다.게다가, 이 연구의 기준 리스트에 다른 해에 발표된 논문이 포함되어 있다면, 오래된 논문은 인용구가 더 많은 경향이 있다.이것은 그들이 더 낫기 때문이 아니라 단지 그들이 그러한 참고자료를 축적할 시간이 더 많았기 때문일 것이다.

모델

인용 분포는 이동된 권력법에 의해 가장 잘 묘사되는 것으로 밝혀졌다.^[1]$용지{\displaystyle }$ i ${\$$displaystyle$ i}이$(가)$ 발행 후$$ t {\$displaystyle t}$에 다음과 같이 인용될$$ 확률:

${\displaystyle \Pi _{i}(t)=\eta _{i}c_{i}^{t_{i}(t)}$

여기서 $\pi {\displaystyle {\mathrm{}}_{}}$ ${\displaystyle i_{}}$( ${\displaystyle t}$) ${\displaystyle \Pi _{i}(t)$는 시간 $t{\displaystyle }$ ${\displaystyle t}$에서 각 특정 $용지{\displaystyle }$ i ${\displaystyle i}$에 대한 결과 변수 역할을 한다$$$.$ 피트니스, η ${\displaystyle i_{}}$ ${\$는 발견의 인식된 새로움과 중요성을 설명하면서 종이 간의 고유한 차이를 파악한다.${\displaystyle c_{}^{}}$ ${\displaystyle i_{}^{}}$ ${\displaystyle {}_{}^{}}${\$displaystyle c_{i}^{t$$}}$은(^[2]는) $시간{\displaystyle }$ t$${\$displaystyle t}$에서 paper $i{\displaystyle }$ ${\$$displaystyle$ $i}$에 의해 획득된 누적 인용 횟수를 나타내며$$$,$ $)$는 로그 정규 생존 확률이다$$.확률은 같다.

${\displaystyle P_{i}(t)={\frac {1}{{\sqrt {2\pi }\}\sigma _{i}}exp\left\lbrack -{}}}{{nt-\mu _{i}}^{i}}}}}}}}}}오른쪽\rbrbrbrbrack }}}$

여기서 $t{\displaystyle }$ ${\displaystyle t}$은(는) 시간이고, $\sigma {\displaystyle }$ ${\displaystyle \sigma}$은(는) 수명이며, 부패율을 포착하고, $m{\displaystyle }$ ${\displaystyle m}$은(는) 논문이 인용 정점에 도달하는 시간을 지배하는 직접성을 나타낸다$$.궁극적인 영향 $c{\displaystyle {}_{}^{}}$ ${{\$은 논문이 수명 동안 받는 총 수나 인용구를 나타낸다.

${\displaystyle c_{i}^{\nothy}=m(e^{\boda _{i}-1)}$

여기서 $m{\displaystyle }$ ${\displaystyle m}$은(는) 모든 게시에 대해 동일한 값을 갖는 전역 매개 변수다.${\displaystyle {\lambda }_{}}$ ${\displaystyle i_{}}$ ${\$는 논문의 상대적 적합성을 나타낸다$$.위의 공식에서, 우리는 논문이 그 수명 동안 받을 수 있는 총 참조의 수는 정량화하기 매우 어려운 상대적 적합성에만 의존한다는 것을 알 수 있다.

참고 항목

• 인용지수

참조