Web citation data for impact assessment: A comparison of four science disciplines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The number and type of Web citations to journal articles in four areas of science are examined: biology, genetics, medicine, and multidisciplinary sciences. For a sample of 5,972 articles published in 114 journals, the median Web citation counts per journal article range from 6.2 in medicine to 10.4 in genetics. About 30% of Web citations in each area indicate intellectual impact (citations from articles or class readings, in contrast to citations from bibliographic services or the author's or journal's home page). Journals receiving more Web citations also have higher percentages of citations indicating intellectual impact. There is significant correlation between the number of citations reported in the databases from the Institute for Scientific Information (ISI, now Thomson Scientific) and the number of citations retrieved using the Google search engine (Web citations). The correlation is much weaker for journals published outside the United Kingdom or United States and for multidisciplinary journals. Web citation numbers are higher than ISI citation counts, suggesting that Web searches might be conducted for an earlier or a more fine‐grained assessment of an article's impact. The Web‐evident impact of non‐UK/USA publications might provide a balance to the geographic or cultural biases observed in ISI's data, although the stability of Web citation counts is debatable.
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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 | 0,025 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,076 | 0,100 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».