一个用于识别睡美人文献的新的无参数指标——基于“Science”和“Nature”上睡美人文献的验证

借鉴睡美人指数(B指数)基本框架,通过将考察对象"年度被引次数"优化为"年度被引次数累积百分比",提出Bcp指数,重新定义唤醒时间、睡眠深度和唤醒强度。通过识别"Science"和"Nature"上的睡美人文献进行检验,结果表明,Bcp指数继承了B指数对那些非常显著的睡美人文献高度敏感的优点。Bcp指数框架下计算出的唤醒时间更符合实际情况,而B指数框架下的唤醒时间易被延迟估计。Bcp指数考虑了观察期内论文全部的引文曲线,规避了B指数无法反映年度被引次数达到最大值以后的引文曲线的缺点。Bcp指数对论文发表之初被引次数的约束效力显著高于B指数,更符合睡美人文献早期零被引和低被引的特征。Bcp指数对年龄大、总被引次数和年度被引次数相对较低的睡美人文献更敏感,有利于挖掘平常易被忽视的非高被引文献中睡美人文献的存在规律。Bcp指数规避了人为参数主观界定的不足,以及不同学科领域论文被引规模差异对睡美人文献统一定义的干扰。

基于累积引文的科学睡美人识别方法研究

从文献的累积引文视角出发,以Logistic曲线为原型,拟合累积引文曲线模型,通过累积引文的曲线特征给出文献生命周期的三个阶段:沉睡期、苏醒期、衰老期。从沉睡强度和苏醒强度两个维度构建累积引文睡美人指数(cumulative citation sleeping beauty index,Cc index),提出了一种识别睡美人文献的无参数指标方法。对Web of Science平台在2008—2014年出版的超弦领域中的睡美人文献进行检验,结果表明Cc指数识别结果能很好地满足参数指标定义的睡美人文献,且对浅睡眠(假寐)文献、睡眠时间相对较短但苏醒强度大的睡美人文献具有较好的识别效果,同时能识别出全要素睡美人文献,更符合睡美人文献的本质特征。累积引文睡美人指数识别方法对其他研究领域的有效性有待进一步验证。

睡美人与王子文献的识别方法研究

[目的/意义]研究睡美人与王子文献的识别方法。分析唤醒机制,为未来在学术交流体系中发现"王子"作者,发掘、唤醒低被引和零被引文献的潜在价值提供理论依据。[方法/过程]采用被引速率指标和睡美人指数两种客观指标识别1970-2005年临床医学四大名刊上发表的睡美人文献;基于以下4个原则寻找唤醒睡美人的王子文献:①发表于被引突增的附近年份;②本身被引次数较高;③与睡美人文献的同被引次数高;④在年度被引次数曲线上,王子文献对睡美人文献的"牵引或拉动"作用非常显著,即至少在睡美人文献引用突增的附近年份,王子文献的年度被引次数应高于睡美人文献。[结果/结论]由于考虑了全部引文窗的引文曲线,被引速率指标能够识别出那些被引生命周期长、至今仍持续不断高频被引的论文;睡美人指数能够快速识别出睡美人文献,但却无法反映年度被引次数达到峰值之后的引文曲线;将被引速率+发表最初5年年均被引次数两个指标结合起来能够更好地识别睡美人文献。分析发现,综述、指南、著作等"共识型"的文献对于引发那些提出了新思想但尚未被认可的睡美人文献的被引突增起到了关键作用。建议事后识别睡美人文献可采用客观指标与主观界定相结合的方法,事前预测睡美人文献要注意追踪其是否被"共识性"文献推荐和引用,学术评价要特别关注被引速率低的论文。