《表1 各识别方法的正确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《引文起飞的定义与量化方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

%

我们从不同视角提出引文起飞的候选识别方法，并在真实引文数据上对这些方法在各类引文曲线上的识别效果进行总结，如表1所示。人为参数法识别出的“起飞点”正确率高，并且能识别引文曲线中出现的二次或是多次引文起飞；但是识别结果受到参数设定影响，部分引文曲线无法识别出起飞点，特别是被引速率高、引文累积速度快的文献。年度引文法中，增长率Kr指标的识别效果明显优于增量K指标。年度引文增长率Kr指标能实现对“起飞点”低被引频次的控制，并且对于延迟承认型和厚积薄发型的识别正确率较高。但Kr指标对昙花一现型文献的识别正确率低。年均被引法中，增长率Mr指标识别正确率远远高于增量M指标。年均被引增长率Mr对于被引速率低的文献起飞时点的识别正确率低。年均被引增长率Mr对于被引速率较高的文献，如昙花一现型，正确率能达到95%以上，但其忽视了昙花一现型文献后期引文曲线的动态变化。