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科学研究中有一些论文起着类似“开关”的作用。这些论文作为奠基性工作，发表后启动了一系列有重大意义的研究，对科学进步起到了重要的推动作用。然而，很可能，这类论文极便终其一生，获得的被引次数仍然较低，按照当前的学术评价体系，其科学贡献被低估。

编译作者：王亚杰 / 大连理工大学；张誉宁 / 浙江大学       原文作者： 胡小君& Ronald Rousseau

素材推荐人：王亚杰 / 大连理工大学                        图文编辑：李江 / 浙江大学

注：图片来源于参考文献中的论文（低引文献A与其高被引的施引文献B、C、D）

最近浙江大学医学院胡小君教授和比利时鲁汶大学鲁索教授合作发表一项研究成果，揭示了重要科学贡献的“低引”现象，并提出了一种考虑三代引文的“低引”论文识别方法。

目前，论文学术影响力的评价一般是基于论文的被引次数，然而，有些论文虽然原创性强，终其一生也未受到足够的关注，结果，没有获得与科学意义相匹配的被引次数，但是，该论文的后续论文（第二、三代施引论文）却获得了极高的被引次数，他们把这种现象称为“有影响论文的低引现象”。研究发现，这些“低引”的文献往往在科学发现的过程中扮演着“推动者”的角色，它们往往也是学科领域进步与发展的“基石”。

获得2015年诺贝尔生理学或医学奖的中国科学家屠呦呦的例子就很好地说明：在科学领域，真正的基础性的科学贡献比获得数千次引用的论文更重要。在Web of Science数据库中查找屠呦呦的论文，仅能找到她写的43篇论文中的4篇，而这4篇也并未被广泛引用。这个现象提示“科学影响并非总是可见的”。在目前的科学评价体系下，许多论文的价值是被低估的。

科学影响并非总是可见的

该研究统计了Web of Science数据库中屠呦呦获得诺奖的两篇关键论文，它们分别发表于1982和1999年。截止2016年3月3日，第一篇仅被引64次，第二篇仅被引19次。仔细观察两篇论文的施引文献，他们发现一个异常现象：与屠的论文相比，在更短的引用时间窗口中，许多引用屠的论文的论文获得了更高的被引次数。

变革性研究之前的奠基性研究

变革性研究推动科学向前发展，在科学进步中发挥重要的作用，因此，大多数变革性研究被大量引用，被广泛认可。相比之下，一些处在变革性研究之前的奠基性研究可能被忽略。很明显，与施引论文的高被引相比，这些论文属于“低引”，即没有获得与其科学意义相匹配的被引次数。

为什么会出现“低引”现象？

一个可能的解释是，奠基性研究提出了基本思想，但后续的变革性研究真正把该思想实现或转化，因此吸引了更多的引用。

从即时被引次数的视角来看，科学贡献的影响并非总是可见。但是，如果从下一代（或几代）论文的被引次数的视角来看，这些科学贡献的影响就会浮出水面。

附：有影响力论文的“低引”的测度算法

原文作者提出了“低引”的概念并给出界定方式。首先，考虑到不同的引用水平（被引次数取决于所在的领域和引用时间窗口的长短），他们对两种不同水平的“低引”做了区分：1%水平上的“低引”和10%水平上的“低引”，并引入了两个量值，前1%的引文中位数TOPCM；另一个是前10%的引文中位数TTPCM。取论文A的被引次数记为CIT(A)。

论文A第二代引文的前1%的引文中位数（用TOPCM2表示），被定义为：TOPCM2(A)=μ1；然后通过计算包括三代引文在内的前1%的引文中位数得到TOPCM3，定义为：

TOPCM3(A)=2(μ1+μ2/2)/3=2μ1/3+μ2/3

其中μ2表示第二代引文的前1%的引文中位数集合的中位数。

在1%的水平上定义一篇被低估的有影响力的论文，使用TOPCM算法。首先将与文献A同领域的论文中同一年内发表的前1%的那篇论文的被引次数记为P1。

接下来，“低引”论文需满足以下不等式：

TOPCM3(A)>max(#(CIT(A)),P1)&#(CIT(A))>200

在10%的水平上定义一个被低估的有影响力的论文，使用TPPCM算法，

TTPCM3(A)=2μ1/3+μ2/3

那么对于一篇被低估的有影响力论文A，需要满足以下约束条件：

TOPCM3(A)>max(#(CIT(A)),D1)&#(CIT(A))>20

很明显，将上述的μ和P1中的1%替换为10%即得λ和D1。如果一篇论文获得超过200次被引次数，我们使用TOPCM算法；如果一篇论文获得了超过20次的被引次数，则使用TTPCM算法。

如果某一期刊属于多个学科，可能会导致在某一领域F1内，论文被视为“低引”的有影响力论文，但是在领域F2和F3内，论文并不属于被低估的有影响力论文。

Hu X, Rousseau R. Scientific influence is not alwaysvisible:The phenomenon of under-cited influential publications[J]. JournalofInformetrics, 2016, 10(4): 1079-1091.