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Breakthrough potential of emerging research topics based on citation diffusion features

引用 计算机科学 构造(python库) 引文分析 集合(抽象数据类型) 图书馆学 程序设计语言
作者
Haiyun Xu,Jos Winnink,Hongshen Pang,Shuhao Wen,Liang Chen
出处
期刊:Journal of Information Science [SAGE]
卷期号:49 (5): 1390-1416 被引量:7
标识
DOI:10.1177/01655515211061219
摘要

This article uses the characteristics of citation curves in emerging research topics (ERTs) and combines them with the ERTs’ knowledge bases to draw conclusions by comparing their development patterns. The goal of this study is to enrich the toolset for predicting breakthroughs in scientific research. A set of multidimensional and practical bibliometric indicators is used to identify ERTs, to further identify the knowledge bases of ERTs and construct citation curves for both ERTs and their knowledge bases. The development trends of the citation curves of ERTs and their knowledge bases in different time periods are compared and analysed from two dimensions: knowledge transition and continuous growth. We use the field of stem cell research to test our method. Based on the outcome of the analysis, we can assess the breakthrough potential of ERTs. The stratification, transition and recent changes of the citation curve can be used as a basis for analysing and assessing the ERTs’ breakthrough potential. The combination of different citation diffusion patterns of ERTs and their knowledge bases can improve the effectiveness of identifying ERTs that can become breakthrough innovations.
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