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Enregistrement W2406390257

Is the year of first publication a good proxy of scholars’ academic age?

2015· article· en· W2406390257 sur OpenAlexaboutno aff
Rodrigo Costas

Notice bibliographique

RevueISSI · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)BibliometricsDemographyLibrary scienceSociologyStatisticsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual scholars are the central unit of the research system and are increasingly the focus of bibliometric studies. An important aspect in the study of individual scholars is their academic age, which allows for the comparison of scholars that have been academically active in a similar period of time. Based on a sample of Quebec researchers for whom their year of birth, PhD year as well as the year of their first publication are known, we study the relationships among these ages with the aim of determining how their year of first publication can be used to estimate their ‘real’ age. Moderate correlations have been found among the ages, and the first publication year has a higher correlation with the PhD year than with the birth year. However, an important dispersion of scholars across the different ages is observed; thus, the year of first publication can only be taken as proxy of the real age of scholars. Alternatively, the consideration of cohorts of around 5 years seems to be a reasonable approach. Further research will focus on the exploration of other bibliometric indicators in order to refine the preliminary developments discussed here. Conference Topic Methods and techniques Introduction In individual-level bibliometric studies, the socio-demographic characteristics of scholars are of central importance to understand and better frame the results obtained (Costas & Bordons, 2011; Gingras, Lariviere, Macaluso, & Robitaille, 2008; Mauleon & Bordons, 2006). Among these socio-demographic characteristics we can mention gender (Lariviere, Ni, Gingras, Cronin, & Sugimoto, 2013; Mauleon & Bordons, 2006), mobility (Canibano, Otamendy, & Solis, 2011; Franzoni, Scellato, & Stephan, 2012), and nationality (Moed & Halevi, 2014), among others. The development of large-scale author-name disambiguation algorithms (Caron & Van Eck, 2014) as well as the increasing quantity of papers’ metadata indexed (e.g. author names and surnames, affiliations, e-mail data, etc.) have allowed the study of the socio-demographic characteristics of scholars at a larger scale. For example, the analysis of the first author names of authors (Lariviere et al., 2013) allowed the macro analysis of gender disparities worldwide. The large-scale analysis of the relationship between author names, affiliations and countries collected from scientific publications has open the possibility of studying academic mobility at the world level (Moed, Aisati, & Plume, 2013), as well as the nationality (Costas & Noyons, 2013), migrations (Moed & Halevi, 2014) or even the ethnic origin (Freeman, 2014) of scholars. A critical element for individual-level bibliometrics is the age of the researchers (Costas & Bordons, 2011; Lariviere, Archambault, & Gingras, 2008; Levin & Stephan, 1989), especially from the point of view of its relationship with productivity (Falagas, Ierodiakonou, & Alexiou, 2008; Levin & Stephan, 1989). Age is also a common point of debate in science policy, as it aims to compare scholars of the same ‘academic age’ (Bornmann & Leydesdorff,

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,026
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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