文件名称：引文分布中的幂律：来自 Scopus 的证据-研究论文
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更新时间：2024-06-30 02:18:28
power-law distribution Pareto
对科学论文的引用分布进行建模对于理解科学如何发展至关重要。 然而，对于哪种统计模型最适合引文分布，存在相当大的经验争议。 本文关注对被引用次数最多的科学论文的引用分布中幂律行为的严格实证检测。 我们使用了来自 Scopus 的大型新颖数据集，用于对 1998 年至 2002 年间发表的科学论文进行引用。 使用似然比检验将幂律模型与许多替代模型进行比较。 我们发现，大约一半的 Scopus 科学领域拒绝了幂律假设。 对于这些科学领域，具有指数截止和对数正态分布的 Yule 幂律似乎比纯幂律模型更适合数据。 另一方面，当幂律假设不被拒绝时，它通常与大多数替代模型在经验上无法区分。 纯幂律模型似乎仅适用于“物理学和天文学”中引用率最高的论文的最佳模型。 总体而言，我们的结果似乎支持以下理论，即最高引用的科学论文遵循 Yule、指数截止或对数正态分布的幂律。 我们的研究结果还表明，引用分布中的幂律（如果存在）仅占已发表论文的很小一部分（对于大多数科学领域不到 1%），并且幂律标度参数（指数）要高得多（从大约 3.2 到大约 4.7）比在旧文献中发现的要高。