Inter‐rater reliability of h‐index scores calculated by Web of Science and Scopus for clinical epidemiology scientists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the inter-rater reliability of Web of Science (WoS) and Scopus when calculating the h-index of 25 senior scientists in the Clinical Epidemiology Program of the Ottawa Hospital Research Institute. MATERIALS AND METHODS: Bibliometric information and the h-indices for the subjects were computed by four raters using the automatic calculators in WoS and Scopus. Correlation and agreement between ratings was assessed using Spearman's correlation coefficient and a Bland-Altman plot, respectively. RESULTS: Data could not be gathered from Google Scholar due to feasibility constraints. The Spearman's rank correlation between the h-index of scientists calculated with WoS was 0.81 (95% CI 0.72-0.92) and with Scopus was 0.95 (95% CI 0.92-0.99). The Bland-Altman plot showed no significant rater bias in WoS and Scopus; however, the agreement between ratings is higher in Scopus compared to WoS. CONCLUSION: Our results showed a stronger relationship and increased agreement between raters when calculating the h-index of a scientist using Scopus compared to WoS. The higher inter-rater reliability and simple user interface used in Scopus may render it the more effective database when calculating the h-index of senior scientists in epidemiology.
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 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 | 0,213 | 0,419 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».