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如何正确理解与使用论文的被引用次数? 精选

已有 4569 次阅读 2021-4-27 13:49 |系统分类:观点评述

  ESI高被引论文的定义是:Selected from the most recent 10 years of data, Highly Cited Papers reflect the top 1% of papers by field and publication year这个 top 1% 看起来很厉害,其实对于刚发表一两年的论文,进入这个前百分之一并不需要很多的被引用次数。

  比如,以IEEE期刊发表的论文为例,一般来讲:刊出一年引用15次左右,刊出两年累计引用50次左右,刊出三年累计引用80次左右,就能成为ESI高被引论文。也就是说,只要你的论文在刊出后的某个科睿唯安采样点(两个月一次)满足上面的条件之一,就能成为ESI高被引论文。

  一年十几次、二十几次的引用,很容易通过小圈子的互引来完成。尤其对于热门领域的跟踪型研究,由于小圈子人数众多,通过相互引用很容易产生大量的高被引论文、高被引学者。近年来我国高被引论文大丰收,主要就是这个原因。这些高被引论文的绝大多数是在论文发表的头两年荣登ESI高被引论文榜,而发表五年之后还能成为高被引论文的则是凤毛麟角。

  所以,正确理解与使用论文的被引用次数,需要引入两个门槛:时间门槛和数量门槛。“时间门槛”就是华罗庚先生的“早发表、晚评价”原理;“数量门槛”就是过滤掉小圈子互引的噪音。具体地讲:

  时间门槛论文发表六年之后才将被引用次数作为评价论文的指标,忽略论文发表后前三年的被引用次数,只考虑论文发表三年之后的累计被引用次数。

  数量门槛在满足“时间门槛”的前提下,只有被引用次数超过一定的阀值,才能使用被引用次数作为评价论文的指标。这个“阀值”因领域的不同而不同。比如,对于信息科学领域,这个“阀值”至少应该是100。对于生物、材料等学科,这个阀值应该更高。

  只有跨过“时间门槛”和“数量门槛”的论文,才有资格使用被引用次数这个指标对其进行评价。通过这两个门槛的高被引论文,才是真正优秀的科学论文。对于单篇论文或者一位学者的代表作来说,跨越“时间门槛”和所在学科“数量门槛”的被引用次数是评价其科学价值及科学贡献的重要客观指标。

  为什么要设立“时间门槛”呢?因为对于真正优秀的原创性论文来说,大家对其的理解与认识需要一个过程。论文发表之后,同行们就会去用,看看你的方法在解决实际问题时效果如何。在真刀真枪的比拼中,优胜劣汰、大浪淘沙,真正优秀的原创性论文会脱颖而出、长时间地生存下来。这些优秀论文在刚发表的几年里往往被引用并不多,随着时间的推移其被引用次数逐渐冲高,最后平稳在一个比较高的被引用次数上、持续许多年。

  最后举几个具体的例子(年份后面的数字是当年的被引用次数,数据来自google scholar):

[1] L. X. Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control: Design and Stability Analysis, Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ, 1994.

1995:52

1996:101

1997:129

1998:175

1999:187

2000:172

2001:229

2002:194

2003:199

2004:199

2005:220

2006:247

2007:230

2008:234

2009:269

2010:259

2011:223

2012:276

2013:229

2014:194

2015:189

2016:198

2017:168

2018:175

2019:127

2020:94

累计被引用次数:5074(至2021年4月27日)

 

[2] L. X. Wang, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ, 1997.

1997:17

1998:31

1999:60

2000:101

2001:134

2002:154

2003:176

2004:185

2005:236

2006:295

2007:230

2008:258

2009:264

2010:304

2011:295

2012:313

2013:279

2014:282

2015:245

2016:228

2017:204

2018:178

2019:159

2020:165

累计被引用次数:4898(至2021年4月27日)

 

[3] L. X. Wang and J. M. Mendel, “Generating fuzzy rules by learning from examples,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybern., Vol. 22, No. 6, pp. 1414-1427, 1992.

1993:19

1994:53

1995:71

1996:78

1997:92

1998:94

1999:112

2000:125

2001:125

2002:123

2003:163

2004:147

2005:158

2006:178

2007:189

2008:162

2009:177

2010:181

2011:171

2012:148

2013:141

2014:140

2015:156

2016:139

2017:118

2018:117

2019:110

2020:89

累计被引用次数:3656(至2021年4月27日)

 

[4] L. X. Wang and J. M. Mendel, “Fuzzy basis functions, universal approximation, and orthogonal least squares learning,” IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 3, No. 5, pp. 807-814, 1992.

1993:24

1994:44

1995:64

1996:85

1997:77

1998:90

1999:93

2000:102

2001:78

2002:87

2003:94

2004:129

2005:111

2006:135

2007:115

2008:119

2009:114

2010:130

2011:137

2012:137

2013:105

2014:128

2015:133

2016:102

2017:121

2018:104

2019:134

2020:122

累计被引用次数:2985(至2021年4月27日)

 

[5] L. X. Wang, “Stable adaptive fuzzy control of nonlinear systems,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 1, No. 2, pp. 146-155, 1993.

1993:6

1994:37

1995:57

1996:61

1997:42

1998:38

1999:54

2000:62

2001:63

2002:67

2003:94

2004:92

2005:85

2006:90

2007:67

2008:81

2009:91

2010:96

2011:94

2012:86

2013:84

2014:77

2015:80

2016:81

2017:71

2018:71

2019:68

2020:61

累计被引用次数:1996(至2021年4月27日)

 

[6] L. X. Wang, “Fuzzy systems are universal approximators,” Proc. 1992 IEEE International Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1163-1170, 1992.

1992:6

1993:28

1994:32

1995:40

1996:39

1997:49

1998:46

1999:63

2000:53

2001:52

2002:43

2003:62

2004:54

2005:78

2006:81

2007:62

2008:55

2009:81

2010:71

2011:80

2012:50

2013:46

2014:59

2015:53

2016:32

2017:51

2018:42

2019:27

2020:41

累计被引用次数:1501(至2021年4月27日)


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《“早发表、晚评价”:如何晚评价?》:http://blog.sciencenet.cn/blog-2999994-1223873.html

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