Uncited articles and their effect on the concentration of citations
Notice bibliographique
Résumé
Empirical evidence demonstrates that citations received by scholarly publications follow a pattern of preferential attachment, resulting in a power-law distribution. Such asymmetry has sparked significant debate regarding the use of citations for research evaluation. However, a consensus has yet to be established concerning the historical trends in citation concentration. Are citations becoming more concentrated in a small number of articles? Or have recent geopolitical and technical changes in science led to more decentralized distributions? This ongoing debate stems from a lack of technical clarity in measuring inequality. Given the variations in citation practices across disciplines and over time, it is crucial to account for multiple factors that can influence the findings. This article explores how reference-based and citation-based approaches, uncited articles, citation inflation, the expansion of bibliometric databases, disciplinary differences, and self-citations affect the evolution of citation concentration. Our results indicate a decreasing trend in citation concentration, primarily driven by a decline in uncited articles, which, in turn, can be attributed to the growing significance of Asia and Europe. On the whole, our findings clarify current debates on citation concentration and show that, contrary to a widely-held belief, citations are increasingly scattered.
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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 | 0,010 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».