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Quantifying the higher-order influence of scientific publications
arXiv - CS - Digital Libraries Pub Date : 2020-06-05 , DOI: arxiv-2006.03561 Massimo Franceschet, Giovanni Colavizza
arXiv - CS - Digital Libraries Pub Date : 2020-06-05 , DOI: arxiv-2006.03561 Massimo Franceschet, Giovanni Colavizza
Citation impact is commonly assessed using direct, first-order citation
relations. We consider here instead the indirect influence of publications on
new publications via citations. We present a novel method to quantify the
higher-order citation influence of publications, considering both direct, or
first-order, and indirect, or higher-order citations. In particular, we are
interested in higher-order citation influence at the level of disciplines. We
apply this method to the whole Web of Science data at the level of disciplines.
We find that a significant amount of influence -- 42% -- stems from
higher-order citations. Furthermore, we show that higher-order citation
influence is helpful to quantify and visualize citation flows among
disciplines, and to assess their degree of interdisciplinarity.
中文翻译:
量化科学出版物的高阶影响
引文影响通常使用直接的一阶引文关系进行评估。我们在这里考虑的是出版物通过引用对新出版物的间接影响。我们提出了一种新方法来量化出版物的高阶引用影响,同时考虑直接或一阶和间接或高阶引用。特别是,我们对学科层面的高阶引文影响感兴趣。我们将这种方法应用于学科层面的整个 Web of Science 数据。我们发现很大的影响——42%——源于高阶引用。此外,我们表明高阶引文影响有助于量化和可视化学科之间的引文流,并评估它们的跨学科程度。
更新日期:2020-06-08
中文翻译:
量化科学出版物的高阶影响
引文影响通常使用直接的一阶引文关系进行评估。我们在这里考虑的是出版物通过引用对新出版物的间接影响。我们提出了一种新方法来量化出版物的高阶引用影响,同时考虑直接或一阶和间接或高阶引用。特别是,我们对学科层面的高阶引文影响感兴趣。我们将这种方法应用于学科层面的整个 Web of Science 数据。我们发现很大的影响——42%——源于高阶引用。此外,我们表明高阶引文影响有助于量化和可视化学科之间的引文流,并评估它们的跨学科程度。