MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968686188 · doi:10.1371/journal.pone.0033339

A Small World of Citations? The Influence of Collaboration Networks on Citation Practices

2012· article· en· W1968686188 sur OpenAlexafffund
Matthew L. Wallace, Vincent Larivière, Yves Gingras

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCitationComputer scienceField (mathematics)Scale (ratio)Social network analysisSix degrees of separationValue (mathematics)Citation impactData scienceCitation analysisSociologySocial capitalLibrary scienceWorld Wide WebSocial scienceMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the proximity of authors to those they cite using degrees of separation in a co-author network, essentially using collaboration networks to expand on the notion of self-citations. While the proportion of direct self-citations (including co-authors of both citing and cited papers) is relatively constant in time and across specialties in the natural sciences (10% of references) and the social sciences (20%), the same cannot be said for citations to authors who are members of the co-author network. Differences between fields and trends over time lie not only in the degree of co-authorship which defines the large-scale topology of the collaboration network, but also in the referencing practices within a given discipline, computed by defining a propensity to cite at a given distance within the collaboration network. Overall, there is little tendency to cite those nearby in the collaboration network, excluding direct self-citations. These results are interpreted in terms of small-scale structure, field-specific citation practices, and the value of local co-author networks for the production of knowledge and for the accumulation of symbolic capital. Given the various levels of integration between co-authors, our findings shed light on the question of the availability of 'arm's length' expert reviewers of grant applications and manuscripts.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0140,133
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,754
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations138
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetscientometrics and bibliometrics researchTravaux en français237 207