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Enregistrement W1522742278 · doi:10.3386/w20677

Markets for Scientific Attribution

2014· report· en· W1522742278 sur OpenAlexaff
Joshua S. Gans, Fiona Murray

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2014
Typereport
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésAttributionBusinessEconomicsFinancial economicsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formal attribution provides a means of recognizing scientific contributions as well as allocating scientific credit. This paper examines the processes by which attribution arises and its interaction with market assessments of the relative contributions of members of scientific teams and communities -a topic of interest organizational economics of science and in understanding scientific labor markets. We demonstrate that a pioneer or senior scientist's decision to co-author with a follower or junior scientist depends critically on market attributions as well as the timing of the co-authoring decision. This results in multiple equilibrium outcomes each with different implications for expected quality of research projects. However, we demonstrate that the Pareto efficient organisational regime is for the follower researcher to be granted co-authorship contingent on their own performance without any earlier precommitment to formal attribution. We then compare this with the alternative for the pioneer of publishing their contribution and being rewarded through citations to back to it. While in some equilibria (especially where co-authoring commitments are possible) there is no advantage to interim publication, in others this can increase expected research quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,430
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,059 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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