SciVal指標：Cited Publications（被引用出版物）

出版物が後続の研究によってどの程度構築されているかをベンチマーキングする場合

大小の国や、研究チームとそのチーム内の個々の研究者など、規模は異なるが関連する分野に属するエンティティ間で、出版物の影響度を比較する場合

• 異なる規模のエンティティを比較するときは、この変数を正規化するために、「Percentage（パーセンテージ）」オプションを選択することを推奨します。

被引用数に関係なく、確実に引用される一貫した研究を行うエンティティの優秀さを示す場合

Citation Count（被引用数）やCitations per Publication（出版物あたりの被引用数）に影響を与える、引用数が非常に多い論文が見かけの実績に与えるプラスの影響を考慮する場合 

異なる専門分野プロファイルを持つ組織の出版物の、後続の研究に対する貢献度をベンチマーキングする場合

• たとえば、寄生虫学分野のチームは、出版と引用の頻度が高いため、出版から被引用までの時間が比較的短くなる傾向があります。一方、数理モデリングで活動するチームは、その分野の出版活動の傾向により、出版から被引用までに比較的長い時間を要する場合があります。
• これらの違いを考慮せずに、異なる分野のエンティティを比較するために、この指標を使用することは推奨されません。
• 機関または機関のグループなど、分野が混在して構成されているエンティティを比較する場合は、研究分野フィルターを適用して、すべてのエンティティに共通する1つの分野に焦点を当てることを推奨します。

あるエンティティの出版物が受ける被引用の規模に関する情報を理解する場合。この情報を伝えるには、Citation Count（被引用数）またはCitations per Publication（出版物あたりの被引用数）を使用することを推奨します

エンティティが小さく、Scopusの対象範囲内で出力にギャップがある可能性があります。

• 小さなデータセットから出版物が1つだけ欠落しているだけでも、見かけ上の可視性に大きな悪影響を及ぼす可能性があります。たとえば、出版した項目におけるギャップや、インデックスが付与された出版物を引用した出版物におけるギャップにより、ある学術機関の実績が低下する可能性があります。
• これに対処する唯一の方法は、特に注意することです。また、Cited Publications（被引用出版物）の使用は、データベースカバレッジの潜在的なギャップが、表示されるすべてのエンティティに同様の影響を与え、比較を無効にしない可能性があり、同じ分野内のより規模の大きなデータセットの比較に限定することが推奨されます。

過剰な自己引用は、Cited Publications（被引用出版物）の比率を人為的に膨張させる可能性があります。ユーザーは、「Include self-citations（自己引用を含める）」オプションの選択を解除することで、自己引用のレベルが予想よりも高いかどうかを判断できます。

新しい戦略の初期段階での出版物の実績、または若手研究者の実績を明らかにする際に、出版からの経過時間が短いため、被引用情報の判断の根拠の信頼性が低下する場合

Citations Count（被引用数）opens in new tab/windowおよびCitations per Publication（出版物あたりの被引用数）opens in new tab/windowは、被引用インパクトの規模を示し、被引用数の非常に多い1つまたは少数の出版物によってプラスの影響を受けます

その他すべての「Power Metrics（パワー指標）」のセット。これの値は、エンティティが大きくなるにつれて増加する傾向にあります。Scholarly Output（文献数）、Subject Area Count（分野分類数）、Citation Count（被引用数）、Number of Citing Countries（引用国数）、Collaboration (“Total value”)（共同研究（「合計値」））、Academic-Corporate Collaboration (“Total value”)（産学共著（「合計値」））、Outputs in Top Citation Percentiles (“Total value”)（上位被引用パーセンタイルにおける成果（「合計値」））、Publications in Top Journal Percentiles (“Total value”)（上位ジャーナルパーセンタイルにおける出版物（「合計値」））、h-indices（h-インデックス）がパワー指標です。

出版直後から有用で信頼性の高い情報を提供し、データの蓄積に時間を必要としない「時間非依存型」指標のセット：Scholarly Output（文献数）、Subject Area Count（分野分類数）、Scopus Source Title Count（Scopus収録誌数）、Collaboration（共同研究）、Academic-Corporate Collaboration（産学共著）、Publications in Top Journal Percentiles（上位ジャーナルパーセンタイルにおける出版物）が時間経過に依存しない指標です。