学术文章参考文献长度的模型
摘要：一种简单的概率模型的研究和分析被引用行为及其出版物产出，明确假设给定文章的引用性随时间不会下降。该模型对于文章的参考文献列表数量和年龄进行了预测。虽然之前已有相关研究，但仅仅从数据的角度进行，据我们所知，还没有提出相关模型。我们对各学科的大规模参考文献列表长度进行了分析，结果表明我们的简单模型无法被拒绝，并且与参考文献列表的整体数据非常匹配。在过去几十年中，总出版物量和平均参考文献列表长度之间的关系呈线性关系，精度非常高。尽管我们的模型显然过于简化，它将为进一步建模学术文献提供有益的参考。最后，我们将我们的工作与关于学术出版物"老化"或"过时"的大量文献联系起来，并认为该领域研究的重要性不再清晰，现有文献中存在混乱和困惑。
作者：Fatemeh Ghaffari and Mark C. Wilson
论文ID：2305.00089
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2023-05-02