学術論文の影響を測定するためのフィールドおよび時間に正規化されたベイジアンアプローチ

Keskeiset käsitteet

学術論文の影響を公平に測定するためのベイジアンアプローチが提案されている。

Tiivistelmä

このコンテンツは、学術論文の影響をフィールドと時間に正規化する方法に焦点を当てています。研究では、引用分布の異質性が示唆され、ベイジアンアプローチがこの問題に対処する手段として提案されています。また、引用数や年数に応じた影響スコアが示され、その変動パターンも明らかになっています。さらに、Scopusデータベースを使用した実証的な応用例や他の指標との比較結果も提示されています。

Tilastot

引用数は平均5回/年である場合、2年後のImpact Scoreは0.36です。
経済学分野ではFCRとBayesian Scoreの相関係数は0.68です。
パラメータ推定では負の二項分布がポアソン分布よりも優れていることが示されました。

Lainaukset

"Both because of the phenomenon of obsolescence, which causes the density of citations to decrease as the age of the cited document increases, and because of the increasing rate of growth of the scientific corpus, citations to older documents should be given more weight than citations to more recent documents."
"The discriminatory power of an impact measure therefore depends on the specific aims and preferences of the analysis."
"A higher CV implies greater variability in the citation scores of different publications, suggesting a wider range of impact levels."

Tärkeimmät oivallukset

A field- and time-normalized Bayesian approach to measuring the impact of a publication

by Emil... klo arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03680.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

どうして古い文献への引用は重要だと考えられるのか？

古い文献への引用が重要である理由はいくつかあります。まず第一に、古い文献はその分野やテーマにおける基盤を築き、後続の研究や知識構築に寄与してきた可能性が高いためです。新しい発見やアイデアは過去の蓄積された知識から生まれることが多く、それを支えてきた先行研究への引用はその価値を示すものとなります。
さらに、古典的な論文や重要な業績は時間が経つにつれて影響力を持ち、他の研究者からより多く引用される傾向があります。このような定評ある文献への引用は信頼性や学術的な裏付けを示すものとして重要視されます。
また、時代や社会情勢が変化する中で過去の著作物に改めて注目することで新たな洞察や視点を得ることも可能です。歴史的背景や前提条件を理解することで現在の問題解決や学術的探求に役立つ場合もあります。

どうしてこの研究で使用された指標や手法はすべての分野で適切だろうか？

この研究で使用されたベイズ指標および手法は特定分野だけではなく広範囲な分野でも有効性が期待されます。これは以下の理由からです：

ベイズアプローチ: ベイズ統計学的手法は確率論的推論方法であり、異質性データセットに柔軟かつ効果的に対応します。したがって、異種分野間でも信頼性高く比較可能な結果を提供します。

正規化: 文章ごと・年次ごと・フィールドごと等々正規化処理が施されており、各公表物自体及びそれら間際同士比較し易さ及んば偏見排除能力強調します。

エラスティシティ: 引数（例：被引用回数）変動時反応度測定可能（エラスティシティ）含む事実上全般利活用可能設計です。

以上から言えば，本手法及んば指標全般広域利活用可否確保しうる．

引用スコア変動性評価指標意味深長何故？

引用スコア変動性(CV) 評価指標意義深長主因下記：

差別力：CV の大きさ直接関連し，異質ペーパー間影響度差別具合明示．CV 大低相互ペーパー影響度均等；CV 高則ペーパー影響度幅広程度把握容易．

安定感： CV 小均一配布表示，安定感増進；但し微細差辛口区別難．逆之 CV 大不均一配布表示，微細差容易区別；但し安定感減少．

科目依存： 各ジャンル母集団内部外部バリエーション量大小直接関係; よってジャンル母集団内外バリエーション量大小比率 (CV) 母集団特徴捉え最良.
以上三点より, CV 評価指標使わざる得無益明白, 結局使わざ