An updated h-index measures both the primary and total scientific output of a researcher
Notice bibliographique
Résumé
The growing interest in scientometry stems from ethical concerns related to the proper evaluation of scientific contributions of an author working in a hard science. In the absence of a consensus, institutions may use arbitrary methods for evaluating scientists for employment and promotion. There are several indices in use that attempt to establish the most appropriate and suggestive position of any scientist in the field he/she works in. A scientist's Hirsch-index (h-index) quantifies their total effective published output, but h-index summarizes the total value of their published work without regard to their contribution to each publication. Consequently, articles where the author was a primary contributor carry the same weight as articles where the author played a minor role. Thus, we propose an updated h-index named Hirsch(p,t)-index that informs about both total scientific output and output where the author played a primary role. Our measure, h(p,t) = h(p),h(t), is composed of the h-index h(t) and the h-index calculated for articles where the author was a key contributor; i.e. first/shared first or senior or corresponding author. Thus, a h(p,t) = 5,10 would mean that the author has 5 articles as first, shared first, senior or corresponding author with at least 5 citations each, and 10 total articles with at least 10 citations each. This index can be applied in biomedical disciplines and in all areas where the first and last position on an article are the most important. Although other indexes, such as r- and w-indexes, were proposed for measuring the authors output based on the position of researchers within the published articles, our simpler strategy uses the already established algorithms for h-index calculation and may be more practical to implement.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».