Associated Self-Citations and Propagation Luck Two Problems with Citation Counts
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable merit in discounting self-citations when measuring the worth of a paper, a journal, or an author bibliometrically. However, excluding self-citations from the citation count for a paper or a researcher does not completely solve the problem of how to properly measure the interest generated by a paper or a researcher because other deficiencies in citation counts remain. One of these is associated self-citation. This occurs when a subset of the authors who published one paper go on to publish another paper in which they cite the previous one; any authors of the first paper whose names are not on the second paper receive a full citation credit (called here an associated self-citation), but the repeated authors do not because they are disqualified by self-citation. Associated self-citations, in which unrepeated authors receive citation credit, can skew a measure of bibliometric worth, but it is a deficiency that can be redressed. Additionally, there is propagation luck—where a paper becomes the reference to cite when there are other comparable and worthy candidates—which is a problem that can be only partially addressed. In this paper, the author analyzes these deficiencies with an example that compares the bibliometric success of two articles of which he was a co-author.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».