来自浙江大学医学院，公共管理学院的研究人员接连发表两篇文章，分析了科技文献引用网络前后三代影响力的算法问题，突破了目前科学家影响力计算只考虑直接引用的现状。
这一研究成果公布在SSCI顶尖刊物《情报计量学期刊》（Journal of Informetrics）上。《情报计量学期刊》影响因子为3.379，目前在信息科学类期刊中排名第四（其中一个为综述刊）。这项研究第一作者是浙江大学医学部胡小君副教授，通讯作者是公共管理学院陈劲教授。
今年1月份，这一研究小组发表了题为“On the definition of forward and backward citation generations”的研究论文，近期又发表了题为“Time series of outgrow indices”的后续研究论文。
这一研究应用复杂网络分析原理，对Web of Science引用网络代结构进行了纵深研究，发现了四种不同引用进化代类型，科学、系统地提出了引用代结构理论及系列定义与精确算法（包括母代的前三代和后三代），如代h指数（generational h-indices,）、跨代h指数(cross-generational h-indices)等，成功解决了科技文献引用网络前后三代影响力的算法问题，突破了目前科学家影响力计算只考虑直接引用的现状。
除此之外，有关科学文献的研究方面，来自美国佛罗里达大学心理学家发现参考文献多是论文被广泛引用的关键。他们从科学引文索引（Web of Science）数据库收集了1901年到2000年发表在《科学》上的有价值的53894篇研究论文和综述论文数据。分析发现，科学家引用同行的研究工作，反过来自己的论文会更容易被别人引用；而且，每增加一篇参考文献，此效果也在跟着增加。分析还发现，在这100年间，参考文献数量与论文引用率的这种关系被加强了三倍。（来源：生物通 万纹）
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