MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1492098265 · doi:10.5062/f4d798cw

The Impact of Data Source on the Ranking of Computer Scientists Based on Citation Indicators: A Comparison of Web of Science and Scopus

2014· article· en· W1492098265 sur OpenAlexaboutno aff
Li Zhang

Notice bibliographique

RevueCalifornia Digital Library · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusRanking (information retrieval)CitationInformation retrievalWeb of scienceComputer scienceData scienceBibliometricsCitation analysisCitation impactWorld Wide WebImpact factorData miningPolitical scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conference proceedings represent a large part of the literature in computer science. Two Conference Proceedings Citation Index databases were merged with Web of Science in 2008, but very few studies have been conducted to evaluate the effect of that merger of databases on citation indicators in computer science in comparison to other databases. This study explores whether or not the addition of the Conference Proceedings Citation Indexes to Web of Science has changed the citation analysis results when compared to Scopus. It compares the citation data of 25 randomly selected computer science faculty in Canadian universities in Web of Science (with Conference Proceedings Citation Indexes) and Scopus. The results show that Scopus retrieved considerably more publications including conference proceedings and journal articles. Scopus also generated higher citation counts and h-index than Web of Science in this field, though relative citation rankings from the two databases were similar. It is suggested that either database could be used if a relative ranking is sought. If the purpose is to find a more complete or higher value of citation counting or h-index, Scopus is preferable. It should be noted that no matter which source is used, citation analysis as a tool for research performance assessment must be constructed and applied with caution because of its technological and methodological limitations

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,293
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,293
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0280,052
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCalifornia Digital LibraryMême sujetBig Data and Business IntelligenceTravaux en français237 207