MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1967988001 · doi:10.1002/asi.10401

A classification of author co‐citations: Definitions and search strategies

2004· article· en· W1967988001 sur OpenAlexaff
Ronald Rousseau, Alesia Zuccala

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Information Science and Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationComputer scienceRanking (information retrieval)Information retrievalDialog boxField (mathematics)Set (abstract data type)Classification schemeLibrary scienceMathematicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The term author co‐citation is defined and classified according to four distinct forms: the pure first‐author co‐citation, the pure author co‐citation, the general author co‐citation, and the special co‐author/co‐citation. Each form can be used to obtain one count in an author co‐citation study, based on a binary counting rule, which either recognizes the co‐citedness of two authors in a given reference list (1) or does not (0). Most studies using author co‐citations have relied solely on first‐author co‐citation counts as evidence of an author's oeuvre or body of work contributed to a research field. In this article, we argue that an author's contribution to a selected field of study should not be limited, but should be based on his/her complete list of publications, regardless of author ranking. We discuss the implications associated with using each co‐citation form and show where simple first‐author co‐citations fit within our classification scheme. Examples are given to substantiate each author co‐citation form defined in our classification, including a set of sample Dialog™ searches using references extracted from the SciSearch database.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrieMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,1360,137
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,453
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,095 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations63
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society for Information Science and TechnologyMême sujetscientometrics and bibliometrics researchCatégorieBibliométrieTravaux en français237 207