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Enregistrement W2406374727

Is paper uncitedness a function of the alphabet

2015· article· en· W2406374727 sur OpenAlexaff
Clément Arsenault

Notice bibliographique

RevueISSI · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationAudience measurementPresentation (obstetrics)Computer scienceInformation retrievalArgument (complex analysis)Function (biology)Order (exchange)VisibilityCitation impactProduct (mathematics)AdvertisingWorld Wide WebMathematicsGeographyBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Citation counts are well-established measures of researchers’ scientific impact. One would assume that external factors, such as someone’s name, over which an individual has little control over, does not influence such indicators. Yet, reference lists and— to a lesser extent—search results from online databases, are often presented in alphabetical order sorted by first author surname. A large number of scientific journals use parenthetical referencing styles (a.k.a. Harvard referencing style) in which partial parenthetical citations (such as author+date or author+title) are embedded in the text, accompanied by an alphabetized list of complete citations at the end. These lists may be consulted to locate a specific item (known-item search) but are also used in a scanning mode, usually from top (A) to bottom (Z), to identify papers that would potentially provide answers to a question or reinforce an argument. In marketing and advertising research it is well recognized that product positioning influences choice and selection and that usually “first is best”, i.e., that items presented first usually have a better chance of being selected (Carney & Banaji, 2012). Such a phenomenon has also been observed by Haque and Ginsparg (2009, p. 2215) who measured a significant correlation between article position in the arXiv repository and citation impact, due the “visibility” effect that “can drive early readership, with consequent early citation potentially initiating a feedback loop to more readership and citation.” Order of presentation (or scanning order) is also central to Cooper’s utility theory (1971) since items consulted earlier will find a better chance of being useful to a searcher. Taking these elements into account, authors with a surname whose initial letter arrives early in the alphabet get more visibility, a situation that is further compounded by the fact that in multi-authored papers, authorship order is sometimes determined by alphabetical rank. This practice is even fairly common in some fields such as economics and finance, mathematics, high-energy physics, marketing, political science, international relations and law (Frandsen & Nicolaisen, 2010, p. 615; Levitt & Thelwall, 2012, p. 725; Waltman, 2012, p. 701). In the field of economics where authorship order is almost always determined alphabetically, research has shown that economists with early surnames (i.e., with initial letters that occur early in the alphabet) publish more articles (van Praag & van Praag, 2008), are more likely to get employment at high standard research departments (Efthyvoulou, 2008) and receive more tenure at top economic departments (Einav & Yariv, 2006), since “the order of authorship, rather than contributorship, is commonly used to assess the prestige that an author incurs from a published research study” (Chambers, Boath, & Chambers, 2001, p. 1461).

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,270
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,270
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,022
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0280,009
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2080,115

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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