Into the gray: a modified approach to citation analysis to better understand research impact
Notice bibliographique
Résumé
Academic authors and funders often want to know the “impact” of their publications, and this impact is generally judged by how and where the paper is cited in other academic works. This limited appraisal has been expanded in recent years as many are beginning to argue that nonacademic publishing venues should be included in assessing the impact of academic publications. This is an issue of particular concern with the growing emphasis on “knowledge translation” from the scientific literature to policy and practice applications 1–3 and to sources other than the traditional peer-reviewed and indexed venues, in other words, translation into the “gray literature” 4. In this comment and opinion piece, the authors describe the process of developing and applying a “modified citation analysis” that builds on existing methods of examining a research paper's impact in two key ways: (1) by deliberately including gray literature in the citation analysis search process, and (2) by including quantitative and qualitative methods of analysis to gain a better understanding of how a research paper was used. By broadening the search and deepening the level of analysis, we suggest this new approach can better assess the impact of a given research paper—both within and outside of traditional peer-reviewed venues. We begin with a review of gray literature and then describe current methods for analyzing the impact of a research paper. Finally, we use a specific example to describe our new approach, highlight its potential for evolving the field of citation and impact analysis, and discuss future refinements and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | BibliométrieMétarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,160 | 0,406 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,026 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».