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Enregistrement W2030183246 · doi:10.1371/journal.pone.0006547

The Impact of Boundary Spanning Scholarly Publications and Patents

2009· article· en· W2030183246 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaolin Shi, Lada A. Adamic, Belle L. Tseng, Gavin Clarkson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchMultidisciplinary University Research Initiative
Mots-clésCitationCitation analysisQuarter (Canadian coin)BibliometricsField (mathematics)Natural scienceData scienceScholarshipLibrary scienceSocial scienceSociologyPolitical scienceComputer scienceGeographyMathematicsEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human knowledge and innovation are recorded in two media: scholarly publication and patents. These records not only document a new scientific insight or new method developed, but they also carefully cite prior work upon which the innovation is built. METHODOLOGY: We quantify the impact of information flow across fields using two large citation dataset: one spanning over a century of scholarly work in the natural sciences, social sciences and humanities, and second spanning a quarter century of United States patents. CONCLUSIONS: We find that a publication's citing across disciplines is tied to its subsequent impact. In the case of patents and natural science publications, those that are cited at least once are cited slightly more when they draw on research outside of their area. In contrast, in the social sciences, citing within one's own field tends to be positively correlated with impact.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0130,071
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0060,001
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 Opus0,728
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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