Bibliometric Analyses on Repository Contents for the Evaluation of Research at Wageningen UR
Notice bibliographique
Résumé
Since the last two decennia, Wageningen UR Library has been involved in bibliometric analyses for the evaluation of scientific output of staff, chair groups and research institutes of Wageningen UR. In these advanced bibliometric analyses several indicator scores, such as the number of publications, number of citations and citation impacts, are calculated. For a fair comparison of scientific output from staff, chair groups or research institutes (that each work in a different scientific discipline with specific publication and citation habits) scores of the measured bibliometric indicators are normalized against average trend (or baseline) scores per research field. For the collection of scientific output that is subjected to the bibliometric analyses the repository Wageningen Yield (WaY) is used. This repository is filled from the research registration system Metis in which meta data for scientific output is registered by the secretaries of the research groups of Wageningen UR. By the application of a connection between the meta data of publications in WaY and citation scores in Thomson Reuters¿ Web of Science, custom-made analyses on the scientific output and citation impact of specific entities from Wageningen UR can be performed fast and efficiently. Moreover, a timely registration of new scientific output is stimulated (to ensure their inclusion in future bibliometric analyses) and the quality of meta data in WaY is checked by the library staff and by the research staff from the research entities under investigation, thus promoting communication between the library and customers
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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 | 0,038 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,150 | 0,196 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,008 |
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 ».