Hirsch指数和总引用分布的扩展和动力学交换行为：Scopus-CiteScore数据分析
摘要：分析了斯坦福引用分数 (c-score) 2022年列表中排名前120000位作者 (科学家) 的Hirsch指数 (h)、总引用数 (N_c) 和论文总数 (N_p) 的数据分布 $f(h)$、$f(N_c)$ 和 $f(N_p)$，以及它们与Scopus数据中对应的$h$ ($3 \leq h \leq 284$)、$N_c$ ($1009 \leq N_c \leq 428620$) 和 $N_p$ ($3 \leq N_p \leq 3791$)的统计数据。由于在文本中已经解释的原因，我们将这些得分最高的科学家的数据（c-score在5.6125至3.3461的范围内）分为六个连续的等大小的小组（每组20000位作者或科学家）。我们试图在每个小组中用Gamma分布拟合 $f(h)$、$f(N_c)$ 和 $f(N_p)$，将它们视为固定储蓄倾向动力交换模型中的“财富分布”，并发现 $f(h) \sim h^{\gamma_h} \exp (-h/T_h)$ ，其中 $\gamma_h$ 由每个小组中的“引用储蓄倾向”确定。我们进一步证明了，使用一些早先提出的幂律缩放关系，如 $h = D_c N_c^{\alpha_c}$ （或 $h = D_p N_p^{\alpha_p}$），其中 $ \alpha_c = 1/2 = \alpha_p$，可以从观察到的 $f(N_c)$ 或 $f(N_p)$ 推导出观察到的 $f(h)$，其中 $D_c = 0.5$，但 $D_p$ 取决于所考虑的小组。这一观察结果表明，每个小组中的每篇论文的平均引用次数 ($N_c/N_p$) ($=(D_p/D_c)^2=4D_p^2$) 随着所考虑的六个小组的c-score范围变化而变化（从58到29），这意味着属于不同小组或网络的科学家有不同的有效的敦巴尔协调数。
作者：Asim Ghosh and Bikas K. Chakrabarti
论文ID：2301.09528
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2023-08-16