Analisa o crescimento da literatura produzida sobre a Lei de Lotka, assim como o crescimento dos autores produtores dessa literatura, de 1922 a 2003. Nesse período o crescimento da literatura segue o modelo exponencial, com taxa média de crescimento de 7,5% ao ano e taxa de duplicação a cada 9,6 anos. Também o número de autores produtores da literatura cresce à proporção de 7,3% ao ano, com período de duplicação a cada 10 anos. A estatística indica bom ajuste ao modelo exponencial, com R² de 0,985 para a literatura e 0,992 para os autores, ambos a um nível de significância de 0,01.

The growth of literature produced on Lotka's law from 1922 to 2003, as well as the growth of authors producing that literature, is analyzed. The growth of literature follows an exponential model with an annual average of 7.5% growth and doubling its size every 9.6 years. The number of authors producing this literature grows at a rate of 7.3% per year and duplicating its volume every 10 years. The statistics indicate a good adjustment to the exponential model, with R² of 0.985 for literature and 0.992 for authors, both at a level of 0.01 significance.

Estuda a produção estratificada dos autores produtores da literatura sobre a Lei de Lotka de 1922 a 2003 e analisa essa produtividade através dos modelos Poisson lognormal e Gauss Poisson inversa generalizada. Para tanto, faz uso dos três tipos de contagem da literatura produzida: contagem direta, contagem completa e contagem fracionada. Os dados da pesquisa são avaliados usando o teste qui-quadrado ao 0.05 nível de significância. Ambos os modelos ajustam-se muito bem à distribuição da literatura produzida, porém a distribuição Poisson Gauss inversa generalizada produz um chi-quadrado menor e prediz melhor o total de autores do que a distribuição Poisson Lognormal.

The stratified literature produced from 1922 to 2003 on Lotka's law is analyzed by using the Poisson lognormal and the Poisson Gauss inverse generalized models. For this purpose, three types of how the literature produced is counted are used: straight, complete and fractioned ones. The data of the research are evaluated by using the chi-square test at 0.05 significance level. Both models fit very well into the distribution of literature produced, but the Poisson Gauss inverse generalized distribution produces a smaller chi-square and better anticipates the total number of authors than the Poisson Lognormal distribution.