Design and Update of a Classification System: The UCSD Map of Science
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
Global maps of science can be used as a reference system to chart career trajectories, the location of emerging research frontiers, or the expertise profiles of institutes or nations. This paper details data preparation, analysis, and layout performed when designing and subsequently updating the UCSD map of science and classification system. The original classification and map use 7.2 million papers and their references from Elsevier's Scopus (about 15,000 source titles, 2001-2005) and Thomson Reuters' Web of Science (WoS) Science, Social Science, Arts & Humanities Citation Indexes (about 9,000 source titles, 2001-2004)-about 16,000 unique source titles. The updated map and classification adds six years (2005-2010) of WoS data and three years (2006-2008) from Scopus to the existing category structure-increasing the number of source titles to about 25,000. To our knowledge, this is the first time that a widely used map of science was updated. A comparison of the original 5-year and the new 10-year maps and classification system show (i) an increase in the total number of journals that can be mapped by 9,409 journals (social sciences had a 80% increase, humanities a 119% increase, medical (32%) and natural science (74%)), (ii) a simplification of the map by assigning all but five highly interdisciplinary journals to exactly one discipline, (iii) a more even distribution of journals over the 554 subdisciplines and 13 disciplines when calculating the coefficient of variation, and (iv) a better reflection of journal clusters when compared with paper-level citation data. When evaluating the map with a listing of desirable features for maps of science, the updated map is shown to have higher mapping accuracy, easier understandability as fewer journals are multiply classified, and higher usability for the generation of data overlays, among others.
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 | 0,033 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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