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Vicente Safón

doi:10.1162/qss_a_00355

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2025-02-01

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DOI：10.1162/qss_a_00355

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我们引入了声誉引文（RC）方法，用于通过解耦影响力和流行度来筛选和划分论文集合。我们使用科睿唯安（Clarivate）的Incites基本科学指标（Essential Science Indicators）中近期发表在大量数学期刊上的研究成果来演示RC方法，利用科睿唯安的Web of Science进行引文报告，并根据知名国际排名为机构分配声望值。我们比较了来自两个样本的研究人员：高被引研究人员（HC）和其影响力被同行认可的数学家（Control）。RC分数能够区分研究人员的引文影响之外的影响力，揭示了影响力适中的高被引数学工作。由被同行认可的研究人员组成的对照组，尽管其总引文量低于HC组，但在RC分数的顶层中占据主导地位。被同行认可的影响力并不总是与高引文量相关，而RC分数为两者提供了细致的区分。随着发展，RC分数有望自动化引文筛选，以识别卓越且有影响力的研究，同时应对操纵性实践。RC方法的首个应用揭示了部分数学工作可能因与真实研究进展无关的原因而被引用，这表明需要继续发展该方法以缓解此类趋势。

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