Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,066 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».