hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Hough Transform Görüntü İşleme Yöntemiyle Ekim Makineleri için Tohum Sayma Uygulaması
Counting Application for Planting Machines with Hough Transform Image Processing Method
Yazar: Çelik, Ahmet; Tekin, Emre
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hough dönüşümü,Tohum sayma,Görüntü işleme,Gri görüntüye dönüştürme,Optimizasyon ; Hough transform,Seed counting,Image processing,Transform gray image,Optimization

Dünyadaki yaşamın devamlılığı, meyve, sebze, tahıl ürünlerin tohumlarının korunmasına ve optimum şekilde kullanılmasına bağlıdır. Tohumların yüzeye uygun yerleşimde ne az ne de çok uygulanmaması gerekir. Tohumlar yüzeye, az uygulandığında beklenen verim elde edilemez, çok uygulandığında da yüzeyden veya ortamdan yeterince faydalanamayacağından, yine verim düşük olacaktır. Bu yüzden ekim yapılırken birim alana düşen tohum adedini belirlemek için, laboratuvar ortamında tarım makinalarının optimizasyonu yapmak gerekmektedir. Görüntü işleme birçok alanda kullanılmasına rağmen, tarım alanında da kullanılabilecek bir yöntemdir ancak bu zamana kadar yeterince kullanılmamıştır. Özellikle ürün tohum ekim makinelerinin üzerinde, birim yüzeye düşecek tohum miktarı veya birim yüzeye düşecek gübre miktarını belirlendiği değerler vardır. Bu değerlerin doğruluğu büyük önem arz etmektedir. Bu güne kadarki tarım makinelerinin tohum ve gübre ayarlarında kullanılan en yaygın yöntem, ekim makinesi tekeri döndürülerek, yüzeye düşen tohumların toplam ağırlıklarına bakılarak bulunmaktaydı. Bu yöntem hem yavaş hem de tohumların türüne göre farklılık göstermektedir. Bu çalışmada ise, tohum makinesinin optimizasyonu yapılırken, kamera vasıtasıyla elde edilen görüntü işlenerek yüzey üzerindeki tohum sayısı elde edilmiştir

The continuity of life in the world depends on the protection and optimum use of the seeds of fruits, vegetables, cereals. The seeds, applied neither more nor less in a suitable surface placement. As the seeds are applied less to the surface, the expected yield will not be achieved, and when it is applied too much, the yield will be low again. Therefore, in order to determine the amount of seed per unit area while planting, it is necessary to optimize the sowing machines in the laboratory environment. Although image processing is used in many fields, it is a method that can be used in agriculture, but it has not been used enough until this time. Especially, values in which the amount of seed per unit surface or the amount of fertilizer per unit surface is determined on the product seed sowing machines. The accuracy of these values is of great importance. The most common method used in the seed and fertilizer settings of the agricultural machinery to date was by turning the seeder wheel and looking at the total weight of the seeds falling on the surface. This method differs both slowly and depending on the type of seeds. In this study, while optimizing the seed machine, the image obtained by camera was processed and the number of seeds on the surface was obtained.
Tekstil Baskı Kalite Kontrolünün Görüntü İşleme Teknikleri ile Gerçekleştirilmesi
Performing Textile Print Quality Control with Image Processing Techniques
Yazar: Çelik, Ahmet; Tekin, Emre
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Görüntü işleme,Kusur tespiti,Piksel karşılaştırma,Kalite kontrol,Kumaş baskısı ; Image processing,Defect detection,Pixel Difference,Quality control,Textile print

Üretici firmaların ürünlerinin kaliteli olması gerekmektedir. Kalite, ürünlerin farklı özellikleri taşımasına bağlıdır. Kalite, üretilen ürünün hammadesine bağlı olduğu kadar tasarımına, montajına ve sonradan üzerine eklenen ürünlerin de bağlıdır. Tekstil üretimi Türkiye’de çok büyük ihracat payına sahiptir. Üretilen tekstil ürünlerinin hammaddesi olan ipliklerin kaliteli olması gerekir. Bu tekstil ürünlerinin üzerinde kullanılan baskı desenlerininde kaliteli olması büyük önem arz etmektedir. Tekstil baskılarının kusurlu olması kalitesiz defolu olmasına sebep olmaktadır. Bu baskılar tekstil sektöründe kumaş yüzeylerine uygunlanmakta ve baskı üzerindeki kusur hatası oluşursa büyük bir tekstil kumaşının kullanılamamasına neden olmaktadır. Tekstil yüzeyindeki bu kusurların geç fark edilmesi durumunda ise uretic fabrika açısından büyük bir maliyet kaybı ortaya çıkabilmektedir.  Günümüzde tekstil ürünleri üzerinde baskı hata kontrolü çalışan personeller tarafından yapılmaktadır. Bu çalışmada; tekstil ürünleri üzerindeki baskıların kalite kontrol aşamasında, çalışanlar(insan) tarafından kontrol edilmesi yerine, yazılım ve donanım vasıtasıyla otomatik bir sistem tarafından yapılması için kullanılabilecek bir uygulama yapılmıştır. Kamera yardımıyla elde edilen kumaş görüntüleri üzerinde, piksel fark görüntü işleme tekniklerini kullanarak baskı kusurları tespit edilmiştir.

Product quality must have one standard for production companies. Quality depends on the different characteristics of the products. Quality depends on raw material, design and installation of the product. Textile production have large share of export in Turkey. Yarns must be high quality for textile and printing on textile also important for textile products. Defect on printing makes whole product defected. This Prints used for textile surface. If defect on printing occur this may lead to whole product defected. Noticing late this defect could very high costs of product. Recently quality control made by employees. This work focused on making quality control by automatically software and hardware instead of employees. The print defects were detected by using pixel difference image processing techniques on the fabric images obtained with the help of the camera. The obtained values will effect last decision about image whether is acceptable or not. It will be more reliable if values are obtained by much more image processing techniques.
Çok Antenli Bilişsel Radyolarda GLRD Tabanlı Spektrum Algılama
Multiple Antenna Spectrum Sensing Based on GLR Detector in Cognitive Radios
Yazar: Yarar, Meryem; Ilgın, Fatih Yavuz; Çiflikli, Cebrail
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bilişsel Radyo,GLRD Eşik Değeri,MIMO-OFDM Sistemleri,Tracy-Widom Dağılımı,Spektrum verimliliği ; Cognitive Radio,GLRD Threshold Value,MIMO-OFDM Systems,Tracy-Widom Distribution,Spectrum efficiency

Bilindiği gibi, çok antenli Bilişsel Radyo sistemleri için özdeğer tabanlı spektrum algılama yöntemleri algılanacak sinyale ilişkin önceden hiçbir bilgi gerektirmemesi nedeni ile oldukça tercih edilen bir yöntemdir. Bunun yanısıra özdeğer tabanlı algılama yöntemleri genellikle gürültü belirsizliği faktöründen en az etkilenen yöntemlerdir. Özdeğer tabanlı algılama yöntemlerinde algılama performansı, test istatistiğinin doğru hesaplanmasına ve eşik değerine bağlıdır. Bu çalışmada genelleştirilmiş en çok olabilirlik tabanlı algılama(Generalized Likelihood Ratio Detection- GLRD) yöntemlerinde farklı eşik değerlerinin performans değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Eşik değeri hesaplanırken, Wishart matrisleri için farklı olasılık dağılım fonksiyonları kullanılarak yanlış algılama olasılığı (Pfa) ve eşik değeri teorik olarak verilmiştir. Benzetim çalışmaları, MIMO-OFDM sistemleri için gürültü belirsizliği altında gerçekleştirilmiştir. Ayrıca benzetim çalışması sonuçlarında en yaygın spektrum algılama yöntemlerinden olan enerji algılamaya da yer verilmektedir. Yapılan benzetim çalışmaları farklı gürültü seviyeleri için verilmektedir. Alınan sonuçlara göre iyileştirilmiş GLRD yönteminin başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

As it is known, eigenvalue-based spectrum detection methods are very preferred method for multi-antenna Cognitive Radio systems since they do not require any prior knowledge of the signal to be detected. In addition, eigenvalue based detection methods are generally the least affected by the noise uncertainty factor. In eigenvalue-based detection methods, detection performance depends on the correct calculation of the test statistics and the threshold value. In this study, it is aimed to evaluate the performance of different threshold values in generalized Likelihood Ratio Detection (GLRD) methods. While calculating the threshold value, misperception probability (Pfa) and threshold value are given theoretically using different probability distribution functions for Wishart matrices. Simulation studies were carried out under noise uncertainty for MIMO-OFDM systems. In addition, energy detection, which is one of the most common spectrum sensing methods, is included in the results of the simulation study. Simulation studies are given for different noise levels. According to the results, it is observed that the improved GLRD method gives successful results.
Primer Frekans Kontrolünde Batarya Enerji Depolama Sistemleri Kullanımının Analizi
An Analysis of Battery Energy Storage Systems for Primary  Frequency Control
Yazar: Özdemirci, Ercüment; Cebeci, Mehmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Primer Frekans Kontrolü,Batarya Enerji Depolama Sistemleri ; Primary Frequency Control,Battery Energy Storage Systems

Güç sistemlerinde artan yenilenebilir üretim, düşen sistem ataleti ve buna bağlı olarak değişen sistem frekans davranışı olarak ortaya çıkmaktadır. Bu probleme depolama sistemlerinin frekans kontrolünde kullanımı ile önemli bir çözüm oluşturulabilmektedir. Batarya depolama sistemlerinin hızlı tepki verme özelliği, frekans kontrolünde en yaygın kullanılan teknoloji olmasını sağlamaktadır. Primer frekans kontrolü sistem frekansının düşmesine veya yükselmesine tepki olarak ünite aktif güç çıkışının otomatik artırılması veya düşürülmesi yoluyla sistem frekansının yeni bir denge noktasına getirilmesi olarak tanımlanır. Bu çalışmada bataryanın iletim sisteminde primer frekans kontrolünde kullanılması halinde sistem frekans kontrolü performansına katkısı Matlab/Simulink ortamında analiz edilmiştir.  Yapılan analizlerde Türkiye güç sisteminde işletmede olan santrallerin bir bölümüne ait hız regülatörü ve türbin modelleri kullanılmıştır. Batarya kullanımı ile birlikte maksimum frekans sapmasının önemli oranda azaldığı benzetim sonuçları ile gösterilmiştir.

Increased renewable production in power systems cause falling system inertia and consequently changing system frequency behavior. An important solution can be created to this problem via participation of storage systems in frequency control. The fast response facility of battery storage systems makes it the most widely used technology in frequency control. Primary frequency control is defined as setting the system frequency to a new balance point by automatically increasing or decreasing the generation unit active power output in response to the falling or rising of the system frequency. In this study, the batteries effect to the frequency control performance was analyzed through Matlab / Simulink. Speed regulators and turbine models of some part of power plants in Turkish power system were used in the analysis. Simulation results have shown that the maximum frequency deviation decreases significantly with support of the battery.
ORCA: GO Programlama Dili için ORM/ODM Kütüphanesi
ORCA: An ORM/ODM Library for Go Programming Language
Yazar: Kaymaz, Mehmet Emin; Öztürk, Övünç
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; ORM Kütüphanesi,Go,Golang,veritabanı,GORM,XORM ; ORM Library,Go,Golang,database,GORM,XORM

Bu bildiride Go olarak bilinen Golang dili için geliştirilmiş ORCA adında yeni bir ORM kütüphanesi sunulmaktadır. Geliştirilen kütüphane SQLite, MongoDB, RedisDB ve MemcacheDB olmak üzere dört farklı veritabanı sistemine veritabanı tipinden bağımsız olarak destek sunmaktadır. Böylelikle rakiplerinden farklı olarak, veritabanı ve hatta veritabanı tipi değiştirildiğinde bile uygulamanın kaynak kodunu değiştirmeden kullanabilme imkanı sunmaktadır. Bunun dışında benzerlerine göre daha kullanıcı dostu ve daha yüksek performans sağlayan bir kütüphanedir. Ayrıca kullanıcının kendi fonksiyonlarını yazabilmesini sağlayan yerel kanca (local hook) ve global kanca (global hook) yapılarını sunmaktadır.

This paper proposes a new ORM library, namely ORCA, for the Golang (Go) language. The proposed library supports four different database systems (SQLite, MongoDB, RedisDB and MemcacheDB), regardless of database type. Thus, unlike its competitors, it offers the possibility to use the database without changing the source code ıf when the database or even the database type is changed. Besides, ORCA performs better with a more user friendly syntax compared to its competitors. ORCA also offers local hook and global hook structures that enable the user to write their own functions.
Yapay Arı Koloni Algoritması ile Eğitilmiş Tekrarlayıcı Sinir Ağlarının Robot Navigasyonu İçin Kullanılması
Using Recurrent Neural Network Models Trained With Artificial Bee Colony Algorithm for Robot Navigation
Yazar: Yönem, Ebru; Akay, Rüştü
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; navigation,recurrent neural network,artificial bee colony,intelligent control ; robot navigasyonu,tekrarlayıcı sinir ağları,yapay arı koloni,akıllı kontrol

Örneklere bağlı olarak dinamik öğrenme yetenekleri sayesinde, doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri çözümleyerek başarılı sonuçlar üreten yapay sinir ağları birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Yapay sinir ağlarında istenen düzeyde performansın sağlanması birçok parametreye bağlı olmakla birlikte, kullanılan ağ modeli ve bu ağın eğitiminde kullanılan algoritmalar üzerinde yapılan çalışmalar giderek artmaktadır. Bu çalışmada, arıların doğada yiyecek arama davranışlarından esinlenilerek geliştirilen yapay arı koloni (Artificial Bee Colony, ABC) algoritması ile eğitilmiş tekrarlayıcı sinir ağlarının (Recurrent Neural Network, RNN) robot navigasyonunda kullanımına yönelik yeni bir tasarım önerilmiştir. Robotun kontrol stratejisi için üzerine yerleştirilen 24 adet ultrasonik sensörden elde edilen veriler kullanılmıştır. Literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırmak için ortalama karesel hatanın karekökü ve simetrik oransal ortalama mutlak hata ölçüm metrikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen tasarım modelinin robotun hareket yönünün tayininde etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir. Özellikle çok sayıda sensör kullanıldığında önerilen modelin performansı diğer modellere nazaran çok daha iyi olmuştur.

Artificial neural networks, which produce successful results by establishing linear and nonlinear relations by their dynamic learning abilities, are used in a wide range of fields. Even if the desired performance of networks depends on too many parameters, the number of researches on networks models and learning algorithms are gradually increasing. In this paper a new recurrent neural network (RNN) trained with artificial bee colony (ABC) algorithm was proposed for robot navigation problem. The RNN network trained with sample dataset, obtained from 24 sensors, was used for control strategy in robot movements. Root mean square error (RMS) and symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) evalutian metrics were used to compare the proposed method against state of the art algorithms. The results showed that, the performance of the proposed method in determination of robots motion is good and especially, when a large number of sensors used, the proposed model as better performance than the other models.
IEEE 802.1 Time-Sensitive Networking Standardının Yazılım Tanımlı Ağ Yaklaşımıyla Değerlendirilmesi
Evaluating Software-Defined Networking Approach Over IEEE 802.1 Time-Sensitive Networking Standard
Yazar: Şenyiğit, Mustafa Burak; Altılar, D Turgay
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Yazılım Tanımlı Ağlar,Zaman Duyarlı Ağlar,Gerçek Zamanlı Haberleşme Sistemleri,Deterministtik Ağlar ; Software-Defined Networking,Time-Sensitive Networks,Real-Time Communication Systems,Deterministic Networks

Endüstriyel otomasyon sistemleri, havacılık, ulaşım, sağlık ve askeri alanda kullanılan zaman kritik sistemler sıfır paket kaybı, sınırlı gecikme ve gecikmede sapma gibi gerçek zaman gereksinimlerine sahiptir. Zaman içinde bu tarz sistemlere özgü yüksek maliyetli donanımlar üzerinde koşan protokoller geliştirilmiştir. Malzeme teknolojisindeki ilerlemeler ile birlikte Ethernet ucuz donanımlar üzerinde çalışan ve her yerde bulunabilen bir hale geldi fakat gerçek zamanlı haberleşme gereksinimlerini karşılayabilecek mekanizmalara sahip değildi. IEEE 802.1 Time-Sensitive Networking (TSN), birkaç protokolden oluşan Ethernet bazlı gerçek zamanlı haberleşme sağlayan bir standarttır. Yazılım tanımlı ağlar (YTA) ise yönetilebilirlik, dinamizm ve maliyet açısından etkinlik sağlayan yeni bir mimaridir. Bu bildiride, TSN standardının yönlendirme mekanizmasına katkı sağlanmış ve TSN protokolleri YTA yaklaşımıyla gerçekleştirilip sonuçları incelenmiştir.

Time-critical systems like the ones used in industrial automation systems, aviation, transportation, in-vehicle, healthcare and military systems demand zero packet loss and real-time guarantees such as bounded latency and jitter from the underlying communication network. For those systems, different communication protocols have been enhanced and evolved. However, each protocol requires specific hardware ending up with increasing costs. Ethernet is cheap and ubiquitous, but it was designed to provide best effort communication and lacks mechanisms to meet real-time constraints. IEEE 802.1 Time-Sensitive Networking (TSN) is a set of protocols providing real-time Ethernet-based communication. Software-Defined Networking (SDN) is an emerging architecture which provides manageability, dynamism and cost-effectiveness. This paper makes contribution to forwarding mechanism of TSN and shows the results of applying TSN with SDN approach.
Özelleştirilmiş Uygunluk Fonksiyonu Tabanlı Su Döngüsü Algoritması ile PID Parametrelerinin Optimizasyonu
Optimization of PID Parameters with Customized Fitness Function Based Water Cycle Algorithm
Yazar: Gür, Harun; Furat, Murat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Su Döngüsü Algoritması,Meta Sezgisel Algoritma,Optimizasyon,PID,Özelleştrilmiş Uygunluk Fonksiyonu ; Water Cycle Algorithm,Meta Heuristic Optimization,Optimization,PID,Costimized Fitness Function

Endüstriyel alanda kullanılan kontrolcüler arasında PID kontrolcü, en yaygın olanıdır. Bunun önemli sebebi olarak bu kontrolcüde kullanılan parametre sayısının az olması ve parametrelerinin her birinin uygulanan sistem çıkışına olan etkisinin ölçülebilir sayılabilir. PID parametreleri, birbirinden bağımsız olup sıfır ile sonsuz aralığında değerler alır. Literatürde, bu konuda yapılan çalışmalar gerek matematiksel modele dayalı gerekse sistemin açık çevrim veya kapalı çevrim çıkışına dayalı yöntemlerden oluşmaktadır. Bu yöntemlerin yanında, meta-sezgisel yöntemler de son yıllarda popüler olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bunlar, doğadaki çeşitli olaylardan esinlenilerek hazırlanan optimizasyon yöntemleridir. Bu çalışmada, fizik ve kimya tabanlı olayların matematiksel ifadelerinden yola çıkılarak elde edilen algoritmalardan biri olan Su Döngüsü Algoritması (SDA) kullanılarak optimum PID parametreleri aranmıştır. Geleneksel olarak sadece bir uygunluk fonksiyonu ile arama yapılırken bu çalışmada PID parametrelerinin özelliklerini yansıtan özelleştirilmiş uygunluk fonksiyonları ayrı ayrı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar grafiksel ve istatistiksel olarak verilmiştir.

Among the controllers used in the industrial field, the PID controller is the most commonly used one. The important reason is that the number of parameters used in this controller is only three and the effect of each of the parameters on the applied system output is measurable. PID parameters are independent from each other and take values between zero and infinity. In the literature, studies on this subject consist of both mathematical model based and open loop or closed loop output methods of the system. In addition to these methods, meta-heuristic methods have also been used in recent years. These are optimization methods prepared by inspiring from various events in nature. In this study, optimum PID parameters were searched using the Water Cycle Algorithm (WCA), one of the algorithms obtained based on the mathematical expressions of physics and chemistry-based events. Instead of searching with only one fitness function, customized fitness functions that reflect the characteristics of PID parameters were used in this study. The results obtained are given graphically and statistically.
Bilimsel Makalelerin Atıf Sayısı Tahmini
Citation Count Prediction of Academic Papers
Yazar: Kızılöz, Hakan Ezgi
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Derin Öğrenme,Uzun Kısa Süreli Bellek,Metin Madenciliği,Denetimli Öğrenme,Atıf Tahmini ; Deep Learning,LSTM,Text Mining,Supervised Learning,Citation Prediction

Bilimsel makalelerin etkisini ölçmek kolay ya da tekdüze bir süreç değildir. Makalelerin atıf sayıları, etkilerinin ölçümünde önemli bir rol oynamaktadır. Öte yandan, bir makalenin atıf sayısı, makale yayınlandığı anda elde edilebilen bir veri değildir. Atıf sayısının elde edilebilmesi için makalenin yayınlanması ve toplulukta fark edilerek atıf(lar) alması, yani uzun sayılabilecek bir süre geçmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, atıf sayısının erişilebilir olmaması problemini basitleştirdik ve bir makalenin yayınlanmasından sonraki bir yıl içerisinde en az bir atıf alıp almayacağını tahmin eden bir derin öğrenme modeli oluşturduk. Modelimizde kelime dizileri arasındaki ilişkiyi bulabilmek adına Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra, bu çalışmada modelimizin makale tam metni yerine sadece özetini kullandığımızda bu durumun performans üzerindeki etkisini de analiz ediyoruz. Deneylerimizde herkese açık veri kümelerini kullanılmıştır. Makalelerin tam metni Kaggle’da bulunan bir veri kümesinde mevcuttur. Özet, üstveri öznitelikleri ve ilk yıl atıf sayıları ise Microsoft Academic Graph’tan çıkarılmıştır. Elde edilen sonuçlar, tam metin kullanımının daha yüksek doğrulukla sonuçlandığını göstermektedir. Fakat tam metin kullanıldığında modelin eğitim süresi, özet kullanıldığındaki eğitim süresine göre çok yüksek çıkmaktadır. Ayrıca, tam metinlere kıyasla makale özetleri daha kolay erişilebilir durumdadır. Son olarak, eğittiğimiz model bu makalenin ilk yayın yılında en az bir atıf alacağını öngörmektedir.

Even though measuring the impact of scientific papers is not a straightforward process, their citation counts play a significant role in this determination. Citation count of a paper, however, is not available until the paper gets published and a substantial amount of time passes until it spreads through the community. To overcome this issue, we relax the problem by building a deep learning model that predicts whether a paper will receive at least one citation in a one-year interval after its publication. Our model employs Long Short-Term Memory (LSTM) to capture the relationship between word sequences. In our study, we also analyze the effect of using the abstract versus full-text of papers over performance. We utilize publicly available datasets in our experiments: Kaggle for the full-text of papers, and Microsoft Academic Graph for extracting the abstract, metadata features and the initial year citation counts of papers. Our obtained results show that the use of full-text leads to higher accuracy, yet with an enormous trade-off on training time. Additionally, paper abstracts are easier to access as compared to the full-text. Finally, our model predicts that this paper will receive at least one citation during its initial year of publication.