De flesta studier av nätverk har bara tittat på små undergrupper av det verkliga nätverket. Här diskuterar vi provtagningsegenskaperna hos ett näts examensdistribution enligt det mest parsimoniska provtagningsschemat. Endast om graden av distribution av nätverket och slumpmässigt utvalda subnät tillhör samma familj av sannolikhetsfördelningar är det möjligt att extrapolera från subnetdata till egenskaper hos det globala nätverket. Vi visar att detta villkor verkligen är uppfyllt för vissa viktiga klasser av nätverk, särskilt klassiska slumpmässiga grafer och exponentiella slumpmässiga grafer. För skalfria gradfördelningar är detta dock inte fallet. Således kan slutsatser om den skalfria karaktären av ett nätverk behöva behandlas med viss försiktighet. Det arbete som presenteras här har viktiga konsekvenser för analysen av molekylära nätverk samt för grafteorin och nätteorin i allmänhet. komplexa nätverk  med proteininteraktionsnätverk, slumpmässiga grafer, provtagningsteori
Stump m.fl. visa att gradfördelningen av slumpmässigt utvalda delnät i skalfria nät inte är skalfri REF, vilket innebär att subnetdata inte tidigare kan extrapoleras till varje egenskap i hela nätet.
Subnets of scale-free networks are not scale-free: Sampling properties of networks
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}