布莱德福定律

在许多学科中，这一规律被称为帕累托分布。举一个实际的例子：假设某研究人员在其研究领域拥有5种核心科学期刊；假设在一个月内，这些期刊刊登了12篇其感兴趣的论文；再假设该研究人员若想再找到另外12篇感兴趣的论文，就必须额外查阅10种期刊。那么，该研究人员的布拉德福乘数bm即为2（即10/5）。每增加获取12篇新论文，该研究人员需要查阅的期刊数量就会增加到前一阶段的bm倍。在陆续查阅了5种、10种、20种、40种等期刊后，大多数研究人员很快就会意识到，继续扩大检索范围已经意义不大了。

不同的研究人员所拥有的核心期刊数量以及布拉德福乘数各不相同。但这种规律在许多学科领域中都非常适用，且很可能是社会系统中人类交互的一种普遍模式。与该定律相关的齐夫定律类似，人们对于其生效的原因尚无明确的解释，但了解这一现象对图书管理员极具实用价值。这意味着对于每个专业领域，只需确定该领域的“核心出版物”并仅收录这些出版物即可；研究人员极少需要超出这一集合的范围去查阅文献。

然而，该定律的影响远不止于此。借助这一理念，并在万尼瓦尔·布什的著名文章《诚如所思》的启发下，科学信息研究所的尤金·加菲尔德于1960年代建立了一套追踪科学思想传播途径的综合索引体系。其创建的《科学引文索引》（SCI）使得准确识别哪些科学家做出了具有影响力的科研成果，以及这些成果发表在哪些期刊上变得轻而易举。这一体系还促成了一项出乎某些人意料的发现：极少数期刊（例如《自然》和《科学》）构成了所有硬科学领域的核心期刊。但在人文科学或社会科学领域，并没有出现相同的规律。

这导致科学家面临在顶级期刊上发表论文的压力，也让高校面临必须确保能够获取这些核心期刊资源的压力。另一方面，“核心期刊”的集合可能因研究人员个人的不同而存在或多或少的差异，在不同学术流派之间的差异则更为显著。如果完全依据这种方式遴选期刊，还存在过度体现多数派观点的风险。

文献离散

布拉德福定律也被称为布拉德福文献离散定律或布拉德福分布，因为它描述了特定学科主题的论文如何离散分布在海量期刊之中。自2006年以来逐渐被广泛使用的另一个更具普适性的术语是“信息离散”，这是信息集合中经常观察到的一种现象：极少数信息源汇集了大量与某一主题相关的信息，而绝大多数信息源仅包含极少数相关信息。文献计量学中的这一分布规律同样适用于万维网。

约兰德（Hjørland）与尼古拉森（Nicolaisen）指出了三种离散类型：

词汇离散：词汇在单篇文本以及文本集合中的离散分布。

语义离散：概念在单篇文本以及文本集合中的离散分布。

主题离散：对特定任务或问题具有参考价值的文献/信息项的离散分布。

他们发现，关于布拉德福定律的研究文献（包括布拉德福本人的论文）在其实际所测量的究竟是哪一种离散类型这一问题上并不明确。

定律的阐释

V·亚茨科（V. Yatsko）提出了以等比数列对布拉德福定律进行阐释的理论。他通过引入一个附加常数，证明了布拉德福分布不仅适用于分析期刊间论文或引文的分布情况，还可以广泛应用于多种不同的对象。当需要对某一对象集合划分不同子集（如成功与未成功的申请者、发达与欠发达地区等）时，亚茨科的这一阐释方法（即Y-阐释）可有效地用于计算相应的阈值。

相关定律

本福特定律：最初用于解释表面上呈现非均匀特征的抽样现象。

洛特卡定律（Lotka's law）：用于描述任意特定领域内作者的发文频次规律。

幂定律：具有多项式概率密度函数的“重尾”分布通用数学形式。通过该形式，上述定律均可得以表述并推导出相应的估算值。

齐塔分布（Zeta distribution）

齐夫定律：最初用于解释词频分布规律。

齐夫-曼德博定律（Zipf–Mandelbrot law）