パブリケーションの影響の評価

Question

パブリケーションの評価方法を教えてください。私は現在CS研究の話題を探していて、さまざまな論文を読んでいます。紙を読んで私のジレンマは、通常です - 本当にこのトピックで継続的な研究価値があるのですか？

研究のインパクトの指標は何ですか？

btw、私は現在興味を持っています。どう思いますか？

Answer 1

最も影響を受ける論文は、最も引用されている論文です。 Citeseerとthe ACMは、論文の引用頻度を表示します。本当に影響力のある論文は、実際に役に立たなくなってから長い間引用されています。誰もが、論文が最終的な参考資料であると確信しているので、読んでいない論文を引用している。

良い紙を知るための決定的な方法は、その領域のすべてを調べることですが、質問は実際に始める場所です。

私が見つけた良い戦略は、教科書の中で始めることです。時には、彼らが書かれた時点で最も重要な作業を引用することがあります。明らかに、最近のテキストを使用してください。ライブラリーはコンパイラーの下にありますので、Cooper/Torczon、Muchnick、またはAppelを試してください。ミニ文献調査がしばしばある章の終わりを見てください。 （私は通常、ドラゴンブックを勧めていませんが、私はそれをチェックしただけで何も役に立ちません）

最後に、あなたのために他の人があなたのためにやるべきことを探してください。 gccまたはLLVMのソースファイルの先頭にあるコメントを見てください。調査用紙を探してください。トピックに触れた人のコンテンツを既に知っている論文を探し、引用トレイルに従います。

例： 簡単な例を挙げてください。私は生き物を使用するいくつかの論文を覚えています。 1つはSam Guyerの2006 PLDI paper, "Free Me"です。最近、私はSSAについて少しの作業を行いました。そして、人々はSSAで生き生きとしています。私は特定の最近の論文を覚えていませんが、Briggs' semi-pruned SSAはおそらく活性について語っていると思いますので、それは2番目に行くところです。

のでゴヤーの論文を見て、私は参考文献に行き、生存性を言及したかもしれない2本の論文がありました：

• M. Hirzel、A.ディワン、およびJ.ヘンケルは。ガベージコレクションとリーク検出のためのタイプと有効性の有用性についてACM TOPLAS
• H. Inoue、D. Stefanovi'c、およびS. Forrest。 Javaにおけるオブジェクト存続時間予測技術報告TR-CS-2003-28、ニューメキシコ大学、2003年5月。

TOPLASは質の高いジャーナルなので、まずそこを見てみましょう。それで...

Answer 2

おそらく、このトピックを他の人と比較すると、http://www.google.com/trendsの専門知識があれば、より多くの視聴者があることを示すのに役立ちます。

Answer 3

IEEEのようにピアレビューされた非常に確立されたジャーナルでのみ出版物をターゲットにする必要があります。いくつかの出版物には、要約と結論のセクションで将来の可能な作業についてのセクションが含まれています。あなたは、今後の出版物で彼らの提案があったかどうかを見ることから始めることができます。

Answer 4

あなたは答えがであることはできません "このトピックで研究を続けていくことは本当に価値がありますか？「一つだけの紙を読むことによって。

まず、あなたが最も重要な論文を選択する必要があります。すでに述べたように（Google ScholarまたはCiteSeerXはあなたに良い指標を与える）、最も重要なメトリックは1枚の紙の被引用数であると述べた。

トピックの専用ジャーナルがある場合は、特定のトピックについては、ACMまたはIEEEを参照してください。このジャーナルでは、トピックの概要を把握することができます。あなたの質問は "このトピックの研究を続ける価値がありますか？"

Answer 5

あなた自身を研究する良い話題を探しているなら、最も重要な要素はです。興味深いのは分かりますか？そうでない場合は、停止して他の場所を見てください。実際、それが出版物を評価する方法です：興味深く書かれたものが、私にとってインパクトファクターであることがはるかに重要です。実際、インパクトファクタは、次に何を研究するかを見つけるうえで、必ずしも素晴らしい方法ではありません。

Livenessは私を大変面白くしませんが、他の興味深い領域につながる可能性があります。

Answer 6

出版物の「静脈」は、しばしば有用です。 H-インデックス（http://en.wikipedia.org/wiki/H-index）などの個々の研究者の指標は、フィールド内で一貫して良い作家を特定する際に役立ちます。そこから、フォワードとバックリンク（引用の点で）の後には、通常、インパクトファクター研究者が一貫して引用しているインパクトの高い出版物を特定するのに役立ちます。