Are co‐linked business web sites really related? A link classification study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to examine the reasons for the creation of co‐links between pairs of business web sites. Specifically, to determine whether co‐linked business web sites are really related. Design/methodology/approach Co‐links to 32 telecommunications companies were retrieved using Yahoo! and a random sample of 495 co‐linking pages (the page that initiated the co‐link) were selected for a content analysis. The context of the co‐link and the content of the co‐linking page were manually examined to record the following data: type of web site and the reason for the creation of the co‐link. Findings The study found that 61.4 per cent of co‐links were created to connected pairs of highly related businesses (related companies, related products, and related services). Only 14.7 per cent of co‐links were created for non‐business reasons. The remaining 23.8 per cent of co‐linked sites showed a loose or marginal business relationship. The study also found that co‐links targeting home pages (as opposed to non‐homepages) were more likely to connect related businesses. Furthermore, co‐links coming from commercial sites (as opposed to other sites such as educational sites) are more likely to link related businesses. Originality/value The findings from this content analysis study confirm results from previous quantitative studies that showed that web co‐links measure relatedness of co‐linked sites and that co‐links can be objects of web data mining. The study contributes to our understanding of link motivations and the web linking phenomenon in general. The difference between links to homepages and that to non‐homepages found in the study can guide us in co‐link data collection.
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.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle