Ett grundläggande problem vid citeringsanalys är förutsägelsen om de senaste publikationernas långsiktiga citeringseffekter. Vi föreslår en modell för att förutsäga en sannolikhetsfördelning för framtida citeringar av en publikation. Två prediktorer används: Inverkansfaktorn för den tidskrift i vilken en publikation har publicerats och antalet citeringar en publikation har fått ett år efter dess utseende. Den föreslagna modellen bygger på kvantitativ regression. Vi använder modellen för att förutsäga det framtida antalet citeringar av en stor uppsättning publikationer inom fysikområdet. Vår analys visar att både prediktorer (dvs. impact factor och tidiga citeringar) bidrar till en exakt förutsägelse av långsiktig citeringseffekt. Vi studerar också analytiskt beteendet hos kvantil regressionskoefficienterna för höga kvantiler av fördelningen av citeringar. Detta görs genom att kvantilregressionsmetoden kopplas till en kvantiluppskattningsteknik från extremvärdesteorin. Vårt arbete ger insikt i påverkan av påverkansfaktorn och tidiga citeringar på den långsiktiga citeringseffekten av en publikation, och det tar ett steg mot en metodik som kan användas för att bedöma forskningsinstitutioner utifrån deras senast publicerade arbete.
Stegehuis m.fl. REF använde två prediktormodeller (journal impact factor och tidiga pappersciteringar) för att förutsäga en sannolikhetsfördelning för framtida citering av en publikation.
Predicting the long-term citation impact of recent publications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}