Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes the EurekaSeek bibliometric technique for automated linked‐literature analysis. The MEDLINE database of biomedical literature is iteratively searched in order to identify research opportunities in the form of conceptual linkages between terms. As a tool for identifying undiscovered public knowledge, EurekaSeek is a variation on the techniques of Swanson and Smalheiser. EurekaSeek uses medical subject headings instead of text analysis in a fully automated search process, thereby eliminating the reliance on expert input during the process of linking literatures. In this paper, the EurekaSeek process is tested by retroactively examining the co‐occurrence of terms in the published literature. The hypothesis tested in this paper is whether this tool, had it existed in the past, could have identified conceptual linkages that occurred only later in the literature. In addition, EurekaSeek is compared against a process that considers all potential term‐to‐term relationships. The list of terms that EurekaSeek produces is a subset of all potential linked literature terms. The experiment shows that EurekaSeek produces a higher percentage of likely hypotheses than when all terms are considered. While the proportion of identified linkages generated is still too small for the process to be a practical aid to research, statistically significant results were achieved. Metaphorically speaking, EurekaSeek identifies a higher proportion of needles per haystack.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».