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Enregistrement W2119329444 · doi:10.4033/iee.2012.5b.14.f

The value of scholarly reading in the life sciences

2012· article· en· W2119329444 sur OpenAlexvenueno aff
Carol Tenopir, Rachel Volentine

Notice bibliographique

RevueIdeas in Ecology and Evolution · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJoint Information Systems CommitteeUniversity of East AngliaImperial College LondonCranfield UniversityUniversity of DundeeDurham UniversityInstitute of Museum and Library Services
Mots-clésReading (process)Value (mathematics)Library scienceScholarly communicationDisciplineAcademic librarySociologyMedia studiesPublic relationsSocial sciencePublishingPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surveys of academic staff in six universities in the U.K. provide insights for publishers and universities into scholarly article, book, and other publication reading patterns of academics and differences based on academic discipline of readers. These surveys were part of the 2011 UK Scholarly Reading and the Value of the Library Study funded by JISC Collections and based on Tenopir and King Studies conducted since 1977. Reading patterns of life and environmental scientists differ from other disciplines, in particular social sciences. Scholarly articles, especially those obtained from the library’s e-journal collections, are vital to the work of all academic disciplines. Life and environmental scient-ists come into contact with multiple sources of information every day, including social media, and the biggest limitation scientists describe when it comes to finding and obtaining articles is cost and time. Knowing more about academic reading patterns help publishers and librarians design more effective journal systems and services now and into the future.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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