三、如果同年发表大量论文，其中一篇论文进入该领域最高引用0.1%的概率会明显下降，且不同学科和各个年份都遵循这一规律 。
图3（A）表明，如果是小众学科领域，论文会随着时间的推移而慢慢上升到最常引用的前0.1% 。如图3（B），1980年所有学科的线性回归预测显示，在1000篇新论文中，一篇论文达到该领域引用率最高的0.1%需要9年时间 。

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图3：新论文进入高引用排名的可能性
图（A）表明，一篇新在该学科领域进入最常引用0.1%的概率会随着论文的增多而降低 。图（B）表明如果同一年发表大量论文，其中一篇并不会随着时间而逐渐积累到最常引用0.1%的范围内 。
相比之下，如果是主流学科领域，一篇新论文会迅速跃升到排名列表的顶端 。如图3（B）的回归预测，在100000篇新论文中，一篇进入前0.1%的中位数只需要不到一年的时间 。
四、同年发表的论文大多建立在现有文献的基础上，而不是突破现有文献 。
图4（A）表明，当某个学科领域每年发表1000篇论文时，颠覆性的创新论文占比49%；当每年发表10000篇论文时，该比例下降至27%；每年发表100000篇论文时，进一步下降到13% 。即使当D>0时，新发表论文的创新性也会在更广泛的研究领域内被减弱 。

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图4：学术创新倾向图
图（A）表明多年来各个学科发表的新论文倾向于扩展现有的理论，而不是引入颠覆性的创新观点（蓝色代表D>0；红色代表D<0） 。图（B）表明在各个学科中，同一年发表的大量论文普遍不太可能具有高度的创新性（D≥ 0.0256).
研究人员注意到，“场大小”所带来的影响明显超过了时间维度的影响 。随着一个科学研究领域的扩展，资深学者的引用模式会发生明显变化 。即使是久负盛名、经验丰富的学者，在许多新论文发表时也会更多地引用经典文章 。