The effect of interdisciplinary components' citation intensity on scientific impact
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study explores whether interdisciplinary components' citation intensity (ICCI) affects papers' scientific impact. In this study, the term “interdisciplinary components” refers to the disciplines that are different from the discipline to which the target research belongs. The citation intensity is the degree of density or sparseness of the paper citation network for a discipline. Previous studies have shown that the scientific impact of interdisciplinary research is influenced by interdisciplinarity and its properties, namely, variety, balance and disparity. However, the effect of ICCI on scientific impact has not been comprehensively explored. Design/methodology/approach This study is based on the entire publication database of the Web of Science for the year 2000, where the authors provide an indicator to measure the ICCI of each publication. A tobit regression model is used to examine the effect of ICCI on scientific impact, controlling for a range of variables associated with the characteristics of the publications studied. Findings The results show that ICCI has a positive effect on scientific impact. The authors’ results further point out that ICCI displays a curvilinear inverted U-shape relationship with scientific impact. It means that including more citation-intensive interdisciplinary components can increase the scientific impact of interdisciplinary research. However, excessive use of citation-intensive interdisciplinary components may reduce the scientific impact of interdisciplinary research. Originality/value This study shows that, in addition to interdisciplinarity, the scientific impact of interdisciplinary research is also affected by the citation characteristics of interdisciplinary components, namely ICCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».