How large is the error effect when summing or averaging nonlinear field normalization citation counts at the paper level?
Limi Tang
总结或平均非线性场上规范化的引文计数是一种常见但方法上有问题的做法,因为它违反了数学原理。 问题源于非线性变换,它破坏了数据的等间属性。 这种不平等的数据不能满足总结的必要条件。 在我们的研究中,我们使用六种线性和非线性方法将所有样本大学的论文引文计数标准化,然后计算每种方法下每所大学的总和平均分数。 通过对照原始引用和线性正态化分数进行基准测试,我们探索误差效应从汇总或平均非线性字段归一化引用计数中有多大。 我们的经验结果表明,误差存在,但相对较小。 我们进一步发现,误差的大小受到样本出版物是同质还是异质性的影响。 这项研究对在单个水平上通过非线性方法获得的结果是否可以在计算研究单元的整体影响时可以直接总结或平均具有重要意义。
Summing or averaging nonlinearly field-normalized citation counts is a common but methodologically problematic practice, as it violates mathematical principles. The issue originates from the nonlinear transformation, which disrupts the equal-interval property of the data. Such unequal data do not satisfy the necessary conditions for summation. In our study, we normalized citation counts of papers from all sample universities using six linear and nonlinear methods, and then computed the total and...