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Enregistrement W1529017456 · doi:10.22230/src.2010v1n2a25

The effect of conference proceedings on the scholarly communication in Computer Science and Engineering

2010· article· en· W1529017456 sur OpenAlexvenueno aff
Lior Shamir

Notice bibliographique

RevueScholarly and Research Communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésField (mathematics)Scholarly communicationComputer scienceScientific communicationEngineering ethicsSelection (genetic algorithm)Science communicationScience and engineeringLibrary sciencePublishingSociologyPolitical scienceEngineeringScience education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conference papers have traditionally been a quick form of research communication, and an important source of information for scientists in addition to the standard journal papers. However, in the disciplines of Computer Science and Engineering, a vast majority of the peer-reviewed publications is communicated in the form of conference papers, and conference proceedings have become the primary channel of research communication in these disciplines. While this form of scholarly communication was effective for Computer Science as a young discipline, it introduces several limitations that make it non-optimal for a mature and established scientific field. These include the quality of the peer-reviewed work, selection of papers for publication, and also the efficacy of conferences as forums for expressing innovative and visionary ideas and providing opportunities for networking and meeting other researchers in the field. Here we review the differences between Computer Science and Engineering conference publications and the traditional journal publication used in other scientific disciplines, and discuss the effect of these differences on the scholarly communication in this field.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,550
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,550
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0150,029
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0200,014
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,007

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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