Atıf Dağılımlarının Evrenselliği
Atıf Dağılımlarının Evrenselliği
Farklı disiplinler ve farklı yayın yılları için atıf dağılımlarının hemen hemen aynı göründüğünü ilk fark eden biz olduk. Atıf dağılımını ortalamasına böldükten sonra, tüm bu dağılımların tek bir evrensel eğriye çöktüğünü tahmin ettiler.
Bu varsayım, ölçümleriyle desteklendi. Daha sonraki çalışmalar, bu varsayımı farklı dergilerden ve farklı kurumlardan gelen yayın setlerine genişletti.
Aynı gruptan sonraki dikkatli ölçümler, tek parametreli ölçeklendirmeden bazı sapmalar ortaya çıkardı ve bunun yerine iki parametreli ölçeklendirme önerildi. Aşağıda, elde edilen alıntı dinamikleri anlayışına dayalı olarak evrensellik varsayımını inceleyeceğiz.
Bilimsel makalelerin atıf dinamiklerinin ne ölçüde evrensel olduğunu, yani farklı disiplinler için niteliksel olarak aynı olduğunu bulmak için, modelimizin sürekli tahminini kullanırız ve ηj uygunluk değerine sahip bir j makalesine odaklanırız.
Bu makalenin atıf dinamiğini analiz etmek için, yıllık atıf oranını kj(t) m(t)’ye, yani bu disiplinde aynı yılda yayınlanan tüm makaleler için ortalama yıllık atıf oranına böleriz. m(t), dualite ilişkisi yoluyla r(t) referanslarının yaş dağılımı ile ilgilidir, m(t) = e(α+β)tR(t), burada R(t) = R0r(t). Modelin sürekli yaklaşımına gidiyoruz, bu ilişkileri yerine koyuyoruz.
Köşeli parantez içindeki ilk terim doğrudan alıntıları, ikinci terim ise dolaylı alıntıları ifade eder. Burada A(t), referanslar için yaşlandırma fonksiyonudur.
A(t) ve r(t) evrensel olduğu için doğrudan alıntıların dinamikleri de evrensel olmalıdır. Dolaylı alıntılarla ilgili olarak, A(t ), r (t ) ve γ ̃’nın neredeyse evrensel olduğunu, α,β büyüme üsleri ve q parametresinin evrensel olmadığını not ediyoruz. Aslında, q ∝ MP0, burada M ortalama alıntı sayısıdır.
M ∝ R0 ve a ∝ 1/R0 olduğundan, çarpımları R0’a bağlı değildir ve dolayısıyla q ∝ (1 + b ln Kj ) burada b hala R0’a bağlıdır. Bu nedenle, dolaylı alıntılar için ifadede, büyüme üsleri α, β ve doğrusal olmayan katsayı b evrensel değildir.
Şimdiye kadar, makalenin alıntı dinamiği α,β ve b’ye duyarlı olduğu için evrensel değildir. α,β << γ ̃ olduğundan disipline bağlı en önemli parametrenin b olduğunu göstermektedir. Dolaylı alıntılar tarafından yönetildiği için bu nedenle, yayınlandıktan çok sonra makalelerin alıntı dinamikleri evrensel değildir.
Bununla birlikte, çoğunlukla ilk ek tarafından belirlenen makalelerin erken atıf dinamikleri evrensel olmalıdır. Aslında, farklı disiplinler için erken atıf dağılımlarının oldukça iyi ölçeklendiğini göstermektedir.
Bu ölçekleme, erken atıf dinamiklerinin evrenselliğine ek olarak, farklı disiplinler için uygunluk dağılımlarının aynı olduğunu göstermektedir. Aslında, Fizik, Ekonomi ve Matematik için uygunluk dağılımlarının aynı ortalama ve varyansla, μ ∼ −1.48, σ ≈ 1.1 ile log-normal dağılımını izlediğini daha önce bulmuştuk. Özellikle, ABD patent atıf dağılımı aşağı yukarı aynı σ = 1.1’e sahiptir.
σ parametresi uygunluğun yayılmasını ölçer, evrenselliği, her disiplin için düşük ve yüksek atıf yapılan makalelerin göreli oranının aslında aynı olduğu anlamına gelir. Bu, muhtemelen, tüm disiplinler için araştırma ekiplerinin ve kurumların aynı hiyerarşik ve organizasyonel yapısından kaynaklanmaktadır. σ ∼ 1 olan log-normal dağılımında neyin bu kadar özel olduğunu bilmiyoruz ama bilimde gözlemlenen en dar log-normal dağılımlardan biridir.
Kitap atıf Tarama
WoS atıf tarama
Makale atıf
Google Scholar atıf
Metin İçi atıf nasıl yapılır APA
Tez atıf tarama
Doçentlik için atıf tarama
Makalede atıf örneği
Atıf Yapılmamış Makaleler
Atıf yapılmama olgusuyla ilgili büyük soru, bunun kaçınılmaz bir yol arkadaşı mı yoksa bilime bir yük mü olduğudur. Van’ın yazısı bu konuyu oldukça iyi özetliyor. Burada, bu soruyu nicel bir şekilde ele alıyoruz ve alıntılanmamış makalelerin oranının zamana nasıl bağlı olduğunu ve bu bağımlılığın modelimiz tarafından yakalanıp yakalanmadığını ele alıyoruz.
Üç disiplin için funcited(t) gösterir. Modelimiz bu bağımlılıkları oldukça iyi yakalar. Modelimiz funcited(t) için kapalı bir ifade verir. Gerçekten de, bu fonksiyonun Poisson sürecindeki olay olmayanların sayısından bulunabileceğini gösterir, f (η,t) = e−Λ, burada Λ = ηR t A ̃(τ)dτ, alıntı yapılmayanlar için Poisson oranıdır. 0 t süresi boyunca bir makale tarafından toplanan 0 alıntı. Bu mantığı izleyerek, tümü aynı yıl içinde yayınlanan farklı uygunluklara sahip bir dizi makale için, alıntı yapılmamış makalelerin oranına bakılır.
Burada A ̃(t) alıntılar için eskitme işlevidir, ρ(η) uygunluk dağılımıdır ve R0 ortalama referans listesi uzunluğudur. Bu parametrelerden ρ(η) evrenseldir, R0 ve A ̃(t) ise her bir disipline özgüdür. Belirgin bir biçimde, bu iki parametre ayrı ayrı görünmez.
R0∗’ye karşı gösterilen üç işlevli(t,R0) bağımlılığı gösterir. Üç işlevli (R0∗) bağımlılığın tümü, önerilen tek bir eğri üzerine çöker.
Bir yandan bu uygunluk dağılımının evrenselliğinin bir başka göstergesidir. Öte yandan serbest parametreler içermediği için verilerle uyumlu olması da modelin geçerliliğinin bir başka kanıtıdır.
Atıf yapılmamasını ortalama atıf sayısıyla ilişkilendirmeye yönelik geçmiş girişimlere göre önemli bir ilerleme. Burada, farklı disiplinler için funcited(t)’nin ölçeklendirilmesinin altında yatan uygun parametrenin m(t) değil, R0∗ olduğunu gösteriyoruz. Bu iki işlev yakından ilişkili olsa da, aynı değildirler.
Aşağıda, gösterilen funcited(R0∗) bağımlılığını daha fazla analiz edeceğiz. İşlevselliğin yalnızca zamana bağımlılığını değil, aynı zamanda referans listesi uzunluğuna bağımlılığını da yakalar. Funcited(R0) bağımlılığı olarak ele alırsak, funcited’in artan R0 ile azaldığını öğreniriz.
Bunu çok iyi gösteriyor. Aslında, R0 = 0 için funcited = 1 verir. Bu açıktır, çünkü eğer makaleler birbirinden alıntı yapmazsa, hepsi atıfsız kalır. Öte yandan, R0 → ∞ için, işlevli → 0 verir. Bu da mantıklıdır, çünkü makalelerin referans listeleri çok uzunsa, sonunda tüm makalelere atıfta bulunulacaktır.
Bu aşırı durumlar yakalanır. Yayından sonraki 25-28 yıl gibi uzun bir süre içinde fonksiyonun gerçek değerlerine göre, 1984’te yayınlanan Fizik, Ekonomi ve Matematik makaleleri için %7.1, %14 ve %26’dır. Ancak bu rakamlar kesin değildir. ve gösteriyor ki, alıntı yapılmamış makalelerin oranı sürekli olarak düşüyor. Bunun nedeni sadece yayınlandıktan sonra geçen süre değil, ortalama referans listesi R0 uzunluğunun da yavaş artmasıdır.
Atıf yapılmamış makalelerin sayısını yakalamanın kendisi önemlidir. Nitekim bu denklemlerdeki tüm bağımsız parametreler ve değişkenler alıntılar ve bunların dinamikleri ile ilgilidir, hiçbiri alıntı yapılmaması ile ilgili değildir.
Burada alıntı yapılmaması, alıntıların bir yan ürünü olarak gelir ve bu, onları ayrılmaz kılan Poisson istatistikleridir. Bütün bunlar, alıntılanmamış makalelerin bilimsel girişimin doğal bir parçasını oluşturduğunu, yani alıntılanmamış makalelerin okunmamış olmadığını gösterir.
İletişim Formu
Doçentlik için atıf tarama Google Scholar atıf Kitap atıf Tarama Makale atıf Makalede atıf örneği Metin İçi atıf nasıl yapılır APA Tez atıf tarama WoS atıf tarama
Son yorumlar