颠覆指数衡量论文与其最被引用文献之间的位移
计算机视觉与模式识别
2025-04-08 v1 人工智能
摘要
颠覆指数（D 指数）最初用于捕捉技术创新，后来改编用于识别科学突破，提供了分析变革性研究的第一个定量框架。尽管其前景广阔，但以往研究难以阐明其理论基础，引发对潜在偏见的担忧。本文表明，与常见认为 D 指数衡量绝对创新不同，D 指数捕捉的是相对创新：即一篇论文置换其最被引用文献的能力。如此，D 指数反映了科学进步，即对同一根本问题的旧答案被新答案取代——就像灯泡取代蜡烛一样。我们通过数学分析、专家调查和大规模文献计量证据支持这一洞见。为促进复制、验证和更广泛的使用，我们发布了基于 OpenAlex 的 4900 万篇期刊文章（1800-2024）的 D 指数值数据集。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.04676,
title = {Dual Consistent Constraint via Disentangled Consistency and Complementarity for Multi-view Clustering},
author = {Bo Li and Jing Yun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.04676},
year = {2025}
}