Citationer har länge använts för att karakterisera tillståndet i ett vetenskapligt fält och för att identifiera inflytelserika verk. Författarna använder dock citeringar för olika ändamål, och detta varierande syfte påverkar framtida forskares utnyttjande. Tyvärr har vår förståelse för hur forskare använder och ramar citeringar begränsats till småskalig manuell citeringsanalys av enskilda papper. Vi utför den största beteendestudien av citeringar hittills, analyserar hur vetenskapliga verk ramar in sina bidrag genom olika typer av citeringar och hur denna inramning påverkar fältet som helhet. Vi introducerar en ny datauppsättning på nästan 2000 citeringar annoterade för deras funktion, och använder den för att utveckla en toppmodern klassificerare och märka papperen i ett helt fält: Natural Language Processing. Vi visar sedan hur skillnader i utformning påverkar det vetenskapliga utnyttjandet och avslöjar utvecklingen av publiceringsställena och fältet som helhet. Vi visar att författare är känsliga för diskursstruktur och publiceringsplats när de citerar, och att hur ett papper ramar in sitt arbete genom citeringar är prediktivt för den citering som de kommer att få. Slutligen använder vi ändringar i citeringsramen för att visa att NLP-området genomgår en betydande ökning av samförståndet.
REF gjorde sina ansträngningar för att mäta utvecklingen av ett vetenskapligt område genom att fastställa referensfunktionen.
Measuring the Evolution of a Scientific Field through Citation Frames
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}