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Enregistrement W2294655130 · doi:10.17705/1jais.00417

Rejoinder to the Response to "The Scholarly Capital Model"

2016· article· en· W2294655130 sur OpenAlexaff
Michael J. Cuellar, Hirotoshi Takeda, Richard Vidgen, Duane Truex

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMittuniversitetet
Mots-clésFallacyFetishismCapital (architecture)Positive economicsSociologyNeoclassical economicsPublic relationsEconomicsEpistemologyPolitical scienceHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crowston (2016) makes several criticisms of “the scholarly capital model”. In sum, he argues that we fail to develop novel measures, continue the worst aspects of the current system in terms of encouraging co-authorships with old boys, reinforce journal list fetishes, and that the SCM still provides ample ways to game the system. In response to his criticisms, we reaffirm that SCM’s aims to address the question “does this scholar possess sufficient scholarly capital to enable our organization to achieve its research goals?”. We argue that examining the research capital that a scholar brings to the organization is an improvement over the current method of evaluating scholars based on their number of publications in ranked journals. The profile of measures that we propose, while not as novel as altmetrics, encourages widespread co-authorships, de-centers the journal lists, and, thus, eliminates the journal fetishism and ecological fallacy present in the current system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,026
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,172 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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