Getting cited early: influence of visibility strategies, structure, and focal system on early citation rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elucidating factors that contribute to citation rates of scientific articles can help scientists write manuscripts that have a stronger influence on their scientific field and are accessible to a broad audience. Using a cohort of 778 articles published in The Journal of Wildlife Management from 2011–2015, we examined how visibility strategies, article structure, and focal system (all factors authors can predominantly control) influenced the accumulation of citations over various time frames within the first 5 years after publication, and the number of days until an article received its first citation. Visibility strategies (e.g., open access, increasing the Altmetric Attention Score, and self‐citations) all influenced the number of citations accrued following publication. Citations were more stochastic 1 year following publication compared to 5 years following publication, with only 20.1% of papers receiving a citation after 1 year compared to 92.5% of papers receiving a citation after 5 years. Our model explained much more of the variation after 5 years compared to after only 1 year ( R 2 = 0.57 and 0.12, respectively). The number of factors significantly associated with citation rates increased as the timeframe of our analysis increased. After 5 years, factors associated with article structure (e.g., number of references), focal system (e.g., methods papers), and visibility all increased citation counts of papers. Our work suggests citation rates within wildlife ecology are influenced by a number of controllable factors, and that authors pursuing a variety of visibility strategies can increase the influence of an article on science and management.
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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 | 0,011 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».