Impact factor does not predict long-term article impact across 15 journals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Academic journals are ranked using a variety of methods with the most common metric being ‘journal impact factor’. Authors who publish in journals with higher impact factors are deemed to contribute more to their discipline. However, the impact factor of a journal does not indicate how long a specific article stays in the scientific discourse, and metrics that measure the length of time articles within a journal continue to be cited are not typically used. We examined citations of 443,732 research articles [786,064 total] between 1980 and 2020 across 15 journals. We explored the range of longevity values found across different journals as well as the relationship between impact factor and longevity. We found no relationship between impact factor and longevity, indicating that immediate attention to an article is not correlated with longer-term impact. In the set of journals that we examined, articles published in some journals (e.g., Ecology, Genetics) continued to be cited at a steady rate long beyond their initial publication date. This slow but steady citation accumulation resulted in the total citations in these journals approaching those of higher impact journals (e.g., Science, Nature) within the length of a typical academic career (30–40 years).
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.
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle