An interpretation of the effort function trough the mathematical formalism of Exponential Informetric Process
Abstract
Statistical distributions in the production or utilization of information are most often studied in the framework of Lotkaian informetrics. In this article, we show that an Information Production Process (IPP), traditionally characterized by Lotkaian distributions, can be fruitfully studied using the effort function, a concept introduced in an earlier article to define an Exponential Informetric Process. We thus propose replacing the concept of Lotkaian distribution by the logarithmic effort function. In particular, we show that an effort function defines an Exponential Informetric process if its asymptotic behavior is equivalent to the logarithmic function b.Logx with b>1 , which is the effort function of a Lotkaian distribution
Les régularités statistiques observées lors de la production ou de l'usage de l'information sont connues et étudiées le plus souvent dans le cadre de l'infométrie lotkaienne. Dans cet article, nous montrons qu'un « Information Product Process » (IPP), traditionnellement caractérisé par une distribution de type Lotka, peut être étudié en utilisant le concept de fonction d'effort, concept introduit dans un article précédant en définissant un Processus Exponentiel Infométrique. Aussi nous proposons de remplacer le concept de distribution Lotkaienne par une fonction d'effort logarithmique. En particulier, nous montrons qu'une fonction d'effort définit un Processus Exponentiel Infométrique si son comportement asymptotique est équivalent à la fonction logarithmique b.Log(x) avec b>1 qui est la fonction d'effort d'une distribution lotkaienne.
Loading...