조사 프로세스 II: 인용
논문이 발표되고 다른 연구자들이 인용할 수 있게 된 후
표준 인덱스로 리스트화됨으로써(Google Scholar, Scopus, Thomson Reu 등) 그림 77: 연구 프로세스 I: 일반화된 연구출판 워크플로우
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출판 라이프 사이클의 다음 단계는 인용 과정입니다. 인용은,
특정 과학 논문의 중요성을 정량적으로 측정하는 수단 즉,다른연구자가논문을읽고중요하게생각할경우,
논문 속에서 논문을 인용하고 그 과정을 계속합니다 흥미롭게도, 이 과정
완전히 자율적으로 진행되기 때문에 어느 하나에도 엄밀하게 영향을 받지 못하는
entity. 최종적으로는 인용 프로세스가 연구자로서의 높은 명성을 가져오기도 한다.
이는 h-Index 등의 지표에 의해 정량적으로 측정할 수 있습니다. 이 측정은 2005년에 Hirsch [217] 의해 최초로 제안되었습니다. 일반적으로 과학자의 영향
다른 저자들이 높게 인용함으로써 측정할 수 있다 에그헤[218]는 상세하게 제시했다
허쉬와 관련 지표와의 상호관계 개요 이들 지표는 과학자의 영향이나 연구 생산성의 효과적인 지표로 여겨져 왔다.
Hirsch 인덱스는 정식으로는 다음과 같이 정의됩니다.
'과학자들은 Np 논문 중 적어도 h의 인용이 있으며,
다른(Np-h) 신문에는 각각 h개의 인용밖에 없습니다.
예를 들면, 저자가 여섯 편의 논문을 가지고 있다라고 합시다.그중에 다섯 개로 4가지 인용이 있으며,
여섯 번째는 1회 인용입니다. h = 4. 여기에서는 h-index의 계산에 주의해 주십시오.
는 단순하지 않습니다. 여기에는 뒤에서 수행되는 몇 가지 작업이 포함됩니다. 여기에는 다음과 같은 표준 인덱스 소스로부터의 정보의 인텔리전트한 취득이 포함됩니다.
구글 Scholar 또는 SCI, SSCI, Scopus 등) 를 참조하여 각 논문의 인용을 측정하여 지표를 계산합니다. 허쉬 계산을 위한 유명한 도구
연구자가 널리 사용하는 지표는 앤 하딘의 '퍼블리시 오어 페이즈' [219]이다.
제 3 장 앞 부분에서 다음 항목에 대해 사이언트메트릭 분석을 실행하는 프로세스에 대해 설명했습니다.
사례 연구법에 의한 상세한 인용데이터 CNA를 실행하는 프로세스에는 노드의 플루닝이 포함됨은 이미 설명하고 있습니다. 단 표준적인 네트워크 조작에서는
자동플루닝에 의해 중요한 노드가 손실되어 경우에 따라서는 중앙의 노드가 손실되는 경우가 있습니다.
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를 네트워크로부터 취득합니다. 여기서는 이 케이스 스터디의 목적은 대체의 복잡한 네트워크 모델링 접근방식의 시뮬레이션을 위한 에이전트 기반 모델을 제안하는 것입니다. 이
어프로치는, 2 단계의 프로세스를 포함한 Temporal Citation Networks(TCN; 일시 인용 네트워크)입니다.
전술한 바와 같은 바이그래프 기반의 저자와 논문의 복합 네트워크로부터
제3장의 실험으로서 이러한 TCN을 개발하는 정식 방법론
VOMAS의 방법은 다음과 같습니다.
- 첫 번째 단계는 네트워크 내의 용지에서 용지로의 링크를 제거하는 것으로,
네트워크 내 링크 합계수의 삭감.
- 두 번째 단계는 네트워크 노드를 시각적으로 h 인덱스로 맞추는 것입니다.
연구자
이 2 개의 순서를 적용하면, 이전에는 설명할 수 없었던 다양한 기능을 네트워크로 표현할 수 있게 됩니다.
저자와 논문의 복잡한 네트워크, 이것들은 그림 78에 명확하게 나타나 있습니다. 여기서는 파란 노드
는 노드내 인용의 총수를 나타내는 논문입니다. 검은색의절점은연구자를나타내고연구자는2차원유클리드평면상에배치되어
연구자의 h 지수와 동일한 높이
뷰잉플레인 따라서 사례 연구소의 목적은 시간의 경과에 따른 연구자의 진화를 나타내는 TCN의 사용을 평가하는 것입니다.
6.3.3 에이전트의 설명
이 모델에는 두 가지 다른 유형의 에이전트, 즉 연구자 에이전트 및 논문 에이전트가 포함되어 있습니다. 연구원을 모델로 하기 위해 연구원 대리점이 개발된다. 로써
이것들에는 스테이트 유지보수용 2가지 변수가 포함됩니다. 첫 번째는 "num-paper" 입니다.
그 연구자를 위한 논문 총수를 대표하고 있다 다른 변수 my-papers는 모든 용지 에이전트를 나타냅니다. 바꿔 말하면, 이 변수는 다음의 집약을 가능하게 합니다.
이러한 에이전트
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한편, 연구 용지 에이전트에는 3개의 다른 변수가 있다. 첫 번째 변수는 "인용 경향" 변수입니다. 이 변수의 범위는 0 ~ 1로, 다음의 경우에 도움이 됩니다.
랜덤 페이퍼 시뮬레이션 두 번째 변수는 "num-cites" 입니다.이거는
그 논문의 현재 인용 수 세 번째 my-res에는 이 논문이 속한 연구자에게 포인터가 저장되어 있습니다.
그림 78 : 연구자가 허쉬 지수에 따라 배치된 검은 노드의 TCN
각각의 연구 논문과 인용을 그린 푸른 구절
TCN에서는 각 논문이 저자별로 복제됩니다. 바꾸어 말하면, 만약 논문이
n 사람의 저자에 의해 공저된 there will