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Enregistrement W2949196191 · doi:10.48550/arxiv.1205.4328

The weakening relationship between the Impact Factor and papers' citations in the digital age

2012· preprint· en· W2949196191 sur OpenAlexaff
George A. Lozano, Vincent Larivière, Yves Gingras

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact factorCitationReputationQuality (philosophy)Relation (database)Information AgeLibrary sciencePsychologyPolitical scienceComputer scienceLawData miningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, papers have been physically bound to the journal in which they were published but in the electronic age papers are available individually, no longer tied to their respective journals. Hence, papers now can be read and cited based on their own merits, independently of the journal's physical availability, reputation, or Impact Factor. We compare the strength of the relationship between journals' Impact Factors and the actual citations received by their respective papers from 1902 to 2009. Throughout most of the 20th century, papers' citation rates were increasingly linked to their respective journals' Impact Factors. However, since 1990, the advent of the digital age, the strength of the relation between Impact Factors and paper citations has been decreasing. This decrease began sooner in physics, a field that was quicker to make the transition into the electronic domain. Furthermore, since 1990, the proportion of highly cited papers coming from highly cited journals has been decreasing, and accordingly, the proportion of highly cited papers not coming from highly cited journals has also been increasing. Should this pattern continue, it might bring an end to the use of the Impact Factor as a way to evaluate the quality of journals, papers and researchers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,750
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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