缺失引用历史下纵向文献计量排名的可靠性评估
一项可复现的案例研究框架被提出，用于审计 Google Scholar 引用历史缺口并量化纵向指标与排名对缺失数据假设的敏感性。案例覆盖 595 篇出版物、2024-2025 完整日历年，三种缺失值场景下可计算增长与加速指标的文章数从 196 增至 257 和 490。
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arXiv · cs.DLAI 评分4040 arXiv · cs.AI 人工智能精选AI 评分6262 LLM4SCREENLIT 提出用成本敏感 WMCC 评估大语言模型文献筛选性能
作者提出 LLM4SCREENLIT 建议，用于评估大语言模型在系统综述文献筛选中的表现，并给出加权 Matthews 相关系数（WMCC），把 MCC 的机会校正与非对称误分类成本结合起来。
推荐理由：针对系统综述文献筛选中混淆矩阵指标易误导的问题，提出成本敏感的 WMCC 指标并给出可操作的评估建议。