A webometric analysis of major keywords and expressions in biochemistry using LexiURL Searcher
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to explore webometric analysis of keywords and expressions of the biochemistry field of study via LexiURL Searcher. Design/methodology/approach – Interfaces for assisting users with information access have received considerable attention. Along with the extraction of data on Web sites for webometric purposes (e.g. link analysis, ranking of Web sites, etc.), LexiURL Searcher presents some information on the arrangement of links among different Web sites. Such capability enables users to identify one or more Web sites around their intended subject and, accordingly, explore all Web sites linked with their identified Web site(s). LexiURL Searcher has preceded webometric analysis by considering the main expressions and keywords derived from the MeSH database. Findings – The worldwide survey indicated that links from countries such as England, Japan, Germany, Australia and Canada were among the Web sites that are most used in biochemistry. Alternatively, other countries such as Singapore, Thailand and Poland had the most advantageous links to the outside world, whereas South Africa, New Zealand and The Netherlands had the least link effect. Biochemistry, being a specialized domain, would benefit greatly from site linking and would provide users the most assistance in information processing. Originality/value – Most webometric studies remain on the level of link analysis and Web site statuses; however, this paper gives information on the common thread Web sites based on a standard thesaurus.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle