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缺失引用历史下纵向文献计量排名的可靠性评估
Assessing the Reliability of Longitudinal Bibliometric Rankings under Incomplete Citation Histories
AI 导读
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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