From the History of Scientometric Citation Classifications. The First Two Works and Russophone Publications. Part 1

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The apparent diversity of citation motivations and the idea of possible differences in citation functions led to the first attempts at scientometric classifications of citations as early as in the 1960s (i.e. at the dawn of the appearance of a toolkit called the Science Citation Index). These classifications were developed based on the assumption that their application would make it possible to obtain more accurate data on both characteristics of cited documents and the very nature of scientific citation. They were also supposed to help refine information retrieval. The creation of such classifications is considered here in the context of the need for a correct understanding of the reflection of the properties of scientific documents by their citedness. In this work, the two very first articles on this topic are analyzed. Therefore, they contain the first proposed scientometric citation classifications.

About the authors

Vladimir S. Lazarev

Belarusian National Technical University

Email: vslazarev@bntu.by
ORCID iD: 0000-0003-0387-4515
SPIN-code: 9750-7985
ResearcherId: D-5165-2016
Leading bibliographer, Department for Research Communication Development, Scientific Library Minsk, Belarus

References

  1. Лазарев В. С. О ценности научного документа. Часть 2 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 165–197. doi: 10.19181/smtp.2024.6.1.9. EDN WIGULV.
  2. Лазарев В. С. О ценности научного документа. Часть 1 // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 4. С. 146–165. doi: 10.19181/smtp.2023.5.4.8. EDN NPOHMP.
  3. Лазарев В. С. Цитируемость как средство отражения ценности и качества научных документов, результативности учёных, нобелевского уровня исследований / под ред. проф. В. М. Тютюнника. Тамбов ; М. ; СПб. ; Баку ; Вена ; Гамбург ; Стокгольм ; Буаке ; Варна ; Ташкент : Нобелистика, 2020. 64 с. ISBN 978-5-86609-237-6. EDN GYQEEO.
  4. Waltman L., Traag V. A. Use of the journal impact factor for assessing individual articles: Statistically flawed or not? // ArXiv.org : [сайт]. 2021. February 20. URL: https://arxiv.org/abs/1703.02334v3 (дата обращения: 04.09.2023). doi: 10.48550/arXiv.1703.02334.
  5. Waltman L., van Eck N. J., Wouters P. Counting publications and citations: Is more always better? // Journal of Informetrics. 2013. Vol. 7, № 3. P. 635–641. doi: 10.1016/j.joi.2013.04.001.
  6. Tahamtan I., Safipour Afshar A., Ahamdzadeh K. Factors affecting number of citations: A comprehensive review of the literature // Scientometrics. 2016. Vol. 107, № 3. Р. 1195–1225. doi: 10.1007/s11192-016-1889-2.
  7. NLP-driven citation analysis for scientometrics / R. Jha, A.-A. Jbara, V. Qazvinian, D. R. Radev // Natural Language Engineering, 2017. Vol. 23, № 1. Р. 93–130. doi: 10.1017/S1351324915000443.
  8. Бредихин С. В., Кузнецов А. Ю., Щербакова Н. Г. Анализ цитирования в библиометрии. Новосибирск : ИВМиМГ СО РАН ; НЭИКОН, 2013. 344 с. ISBN 978-5-91907-009-2. EDN WAUMXH.
  9. Small H. G. Cited documents as concept symbols // Social Studies of Science. 1978. Vol. 8, № 3. P. 327–340.
  10. Уемов А. И. Учёт многообразия ссылок в науковедческом анализе // Проблемы науки управления и применение вычислительной техники для автоматизации и механизации управленческого труда : тезисы докладов Республиканской научно-технической конференции. Секция 5: Организация и управление научными исследованиями. Киев : УкрНИИНТИ, 1968. Ч. 1. С. 34–38.
  11. Lipetz B.-A. Improvement of the selectivity of citation indexes to science literature through inclusion of citation relationship indicators // American Documentation. 1965. Vol. 16, № 2. Р. 81–90. doi: 10.1002/asi.5090160207.
  12. Small H. Citation context analysis // Progress in communication sciences. Ed. by B. Dervin, M. J. Voight. Norwood, NJ : Ablex Publishing Corporation, 1982. Vol. III. P. 287–310.
  13. Garfield E. Can citation indexing be automated? // Statistical association methods for mechanized documentation : Symposium proceedings (Washington 1964). Ed. by M. E. Stevens, V. E. Giuliano, L. B. Heilprin. Washington, DC, 1965. P. 189–192. (National Bureau of Standards Miscellaneous Publication 269).
  14. Garfield E. Is citation analysis a legitimate evaluation tool? // Scientometrics. 1979. Vol. 1, № 4. P. 359–375.
  15. Smith L. C. Citation analysis // Library Trends. 1981. Vol. 30, № 1. P. 83–106.
  16. Гражданников Е. Д., Сорокина Т. В. Наукометрические методы библиографического поиска. Новосибирск : [б. и.], 1976. 19 с.
  17. Moravcsik M. J., Murugesan P. Some results on the function and quality of citations // Social Studies of Science. 1975. Vol. 5, № 1. Р. 86–92. doi: 10.1177/030631277500500106.
  18. Chubin D. E., Moitra S. D. Content analysis of references: Adjunct or alternative to citation counting? // Social Studies of Science. 1975. Vol. 5, № 4. P. 423–441. doi: 10.1177/030631277500500403.
  19. Nicolaisen J. Citation analysis // Annual Review of Information Science and Technology. 2007. Vol. 41, № 1. P. 609–641. doi: 10.1002/aris.2007.1440410120.
  20. Garfield E. Random thoughts on citationology. Its theory and practice // Scientometrics. 1998. Vol. 43, № 1. P. 69–76. doi: 10.1007/BF02458396.
  21. Didegah F., Thelwall M. Determinants of research citation impact in nanoscience and nanotechnology // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2013. Vol. 64, № 5. Р. 1055–1064. doi: 10.1002/asi.22806.
  22. Fussler H. H. Characteristics of the research literature used by chemists and physicists in the United States // The Library Quarterly: Information, Community, Policy. 1949. Vol. 19, № 1. P. 19–35.
  23. Воверене О. И. Об оценке эффективности систем избирательного распространения информации // Научно-техническая информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. 1973. № 9. С. 12–14.
  24. Мирская Е. 3. Механизм оценки и формирования нового знания // Вопросы философии. 1979. № 5. С. 119–130. EDN TAUOJH.
  25. Гаева Р. Л., Баунов А. М. Определение информационной ценности периодических и продолжающихся изданий по некоторым проблемам нефтехимического синтеза // Научно-техническая информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. 1978. № 8. С. 20–22.
  26. Кара-Мурза С. Г. Цитирование в науке и подходы к оценке научного вклада // Вестник АН СССР. 1981. № 5. С. 68–75.
  27. MacRoberts M. H., MacRoberts B. R. Problems of citation analysis: A critical review // Journal of the American Society for Information Science. 1989. Vol. 40, № 5. P. 342–349. doi: 10.1002/(SICI)1097-4571(198909)40:53.0.CO;2-U.
  28. Lazarev V. S. On chaos in bibliometric terminology // Scientometrics. 1996. Vol. 35, № 2. P. 271–277. doi: 10.1007/BF02018485.
  29. Lazarev V. S. Properties of scientific periodicals under bibliometric assessment // International Journal of Information Sciences for Decision Making. 1997. № 1 (December). P. 1–17. URL: https://isdm.univ-tln.fr/PDF/isdm1/isdm1a6_lazarev.pdf (дата обращения: 01.07.2024).
  30. van Raan A. F. J. In matters of quantitative studies of science the fault of theorists is offering too little and asking too much // Scientometrics. 1998. Vol. 43, № 1. Р. 129–139. doi: 10.1007/BF02458401.
  31. Kondziolka D. Core journals // Journal of Neurosurgery. 2013. Vol. 119, № 5. P. 1271–1273. doi: 10.3171/2013.5.JNS131006.
  32. Гиляревский Р. С. Публикационная активность как оценка научных достижений // Научно-техническая информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. 2014. № 8. С. 1–9. EDN SWLIKF.
  33. Лазарев В. С. Научные документы и их упорядоченные совокупности: цитируемость, использование, ценность // Международный форум по информации. 2017. Т. 42, № 1. С. 3–16. EDN YHDACD.
  34. Лазарев В. С. Свойство, которое на самом деле оценивают, когда говорят, что оценивают “impact” // Наука и научная информация. 2019. Т. 2, № 2. C. 129–138. doi: 10.24108/2658-3143-2019-2-2-129-138. EDN LKSIWM.
  35. Шевчук Г. Р. Хорошо забытое старое, или Анализ использования фондов научной библиотеки // Библиотеки вузов Урала. 2006. № 7. С. 26–33.
  36. Kurtz M. J., Bollen J. Usage bibliometrics // Annual Review of Information Science and Technology. 2010. Vol. 44, № 1. P. 3–64. doi: 10.1002/aris.2010.1440440108.
  37. Glänzel W., Gorraiz J. Usage metrics versus altmetrics: Confusing terminology? // Scientometrics. 2015. Vol. 102, № 3. P. 2161–2164. doi: 10.1007/s11192-014-1472-7.
  38. Chi P.-S., Glänzel W. Comparison of citation and usage indicators in research assessment in scientific disciplines and journals // Scientometrics. 2018. Vol. 116, № 1. Р. 537–554. doi: 10.1007/s11192-018-2708-8.
  39. Gadd E. Citations count: The provision of bibliometrics training by university libraries // SCONUL Focus. 2011. № 52. Р. 11–13.
  40. A technique to identify core journals for neurosurgery using citation scatter analysis and the Bradford distribution across neurosurgery journals / V. S. Madhugiri, S. Ambekar, S. F. Strom, A. Nanda // Journal of Neurosurgery. 2013. Vol. 119, № 5. Р. 1274–1287. doi: 10.3171/2013.8.JNS122379.
  41. Not so different after all: Malaysian researchers’ cross-discipline view of quality and trustworthiness in citation practices / A. Abrizah, D. Nicholas, A. Noorhidawati [et al.] // Learned Publishing. 2016. Vol. 29, № 3. Р. 165–172. doi: 10.1002/leap.1032.
  42. Лазарев В. С. Неудовлетворительные определения или смутно понимаемое понятие? Об определениях термина “impact” // Наука и научная информация. 2019. Т. 2, № 1. С. 63–78. doi: 10.24108/2658-3143-2019-2-1-63-78. EDN ZAHADB.
  43. Garfield E. Citation indexes for science: A new dimension in documentation through association of ideas // Science. 1955. Vol. 122, № 3159. Р. 108–111. doi: 10.1126/science.122.3159.108.
  44. Garfield E. Citation indexes in sociological and historical research // American Documentation. 1963. Vol. 14, № 4. P. 289–291. doi: 10.1002/asi.5090140405.
  45. Garfield E., Malin M. E. Can Nobel Prize winners be predicted? : Paper presented at 135th Annual Meeting, American Association for the Advancement of Science, Dallas, Texas – December 26–31, 1968. S. l., s. a. 8 p. URL: https://garfield.library.upenn.edu/papers/nobelpredicted.pdf (дата обращения: 26.07.2024).
  46. Diodato V. Dictionary of bibliometrics. New York : The Haworth Press, 1994. xiii, 185 p. ISBN 9781560248521.
  47. Use (S. a.). // Cambridge Dictionary : [сайт]. URL: https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/use/ (дата обращения: 15.08.2024).
  48. Словарь русского языка : в 4-х т. / РАН, Ин-т лингвистич. исследований ; под ред. А. П. Евгеньевой. 4-е изд., стер. М. : Русский язык ; Полиграфресурсы, 1999. Т. 1: А–Й. 702 с. ISBN 5-200-02673-3.
  49. Altmetrics: A manifesto / J. Priem, D. Taraborelli, P. Groth, C. Neylon // Zenodo : [сайт]. 2010. October 26. URL: https://zenodo.org/records/12684249 (дата обращения: 15.08.2024). doi: 10.5281/zenodo.12684248.
  50. Тышкевич Н. И., Сизов Б. И., Дмитриенко И. М. О принципах централизованного учета использования и распределения средств на приобретение периодики и путях его реализации // Научно-техническая информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. 1972. № 2. С. 3–10.
  51. Case D. O., Miller J. B. Do bibliometricians cite differently from other scholars? // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2011. Vol. 62, № 3. Р. 421–432. doi: 10.1002/asi.21466.
  52. Garfield E. Can criticism and documentation of research papers be automated? // Essays of an Information Scientist. Vol. 1: 1962–1973. Philadelphia : ISI Press, 1973. P. 83.
  53. Garfield E. Can citation indexing be automated? // Essays of an Information Scientist. Vol. 1: 1962–1973. Philadelphia : ISI Press, 1973. P. 84–90.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».