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Enregistrement W2097849173 · doi:10.19173/irrodl.v14i1.1382

Uses of published research: An exploratory case study

2013· article· en· W2097849173 sur OpenAlexaffvenue
Patrick J. Fahy

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrestigeExploratory researchPsychologySociologySocial sciencePhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic publications are too often ignored by other researchers. There are various reasons: Researchers know that conclusions may eventually be proved wrong; publications are sometimes retracted; effects may decline when studied later; researchers occasionally don’t seem to know about papers they have allegedly authored; there are even accusations of fraud (Cohen, 2011). In this exploratory case study, 10 papers were examined to determine the various ways they were used by others, whether there were cases of reported effects declining, and whether, among those who referenced the papers, there were suggestions that anything in the papers ought to be retracted. Findings showed that all the papers had been referenced by others (337 user publications were found, containing a total of 868 references). Other findings include the following: Single references were far more common than multiple references; applications/replications were the least common type of usage (23 occurrences), followed by contrasts/elaborations (34), and quotations (65); unlike reports regarding publications in the sciences, whether the paper was solo- or co-authored did not affect usage; appearance in a non-prestige journal was actually associated with more usage of some kinds; and well over 80% of uses were in heavily scrutinized sources (journal articles or theses/dissertations). The paper concludes with recommendations to writers about how to avoid producing publications that are ignored.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,277 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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