Going beyond journal classification for evaluation of research outputs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Seeks to characterise world astronomy research during the last decade by an analysis of papers in the Science Citation Index identified with a special filter and to study Indian output in order to identify the leading institutions and authors. Design/methodology/approach Lists of specialist journals and title words of papers were selected to create a filter giving high precision and recall for astronomy papers. Some biology papers were erroneously retrieved because of ambiguous title words. Potential citation impact was determined from journal citation scores, and multiple regression was used to evaluate leading countries. Findings Title words added almost a quarter to the list of papers in specialist journals, and the final file contained over 96,000 papers. Potential impact increased with more authors per paper and more addresses; it was greater for papers from Canada, the UK and the USA, and less for papers from China, India and Russia; for other countries the effects of the author's location on potential impact were not statistically significant. Indian astronomy output has increased in potential impact, partly through greater international co‐authorship, but also through indigenous papers. Research limitations/implications The study was confined to one subject area, and impact was determined on the basis of journals, not of individual papers. Practical implications Use of title words in addition to journal lists is essential to sub‐field definition in order to have high precision and recall. Because of the confounding effects of authorship numbers, it is necessary to use multiple regression analysis in order to see whether research from a given country is significantly better or worse than average. Originality/value Characterises world astronomy research during the last decade by an analysis of papers in the Science Citation Index identified with a special filter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,111 | 0,427 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,059 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».