Influence of cognitive, geographical, and collaborative proximity on knowledge production of Canadian nanotechnology
Notice bibliographique
Résumé
We address the question of whether or not geographical, cognitive, and collaborative proximity have an impact on citation probability in the scientific writings of Canadian nanotechnology. Even though a number of studies in the proximity literature deal with the effects of spatial distance, scientific specialization, and social network structure, to our knowledge no one has combined all three to explore the production of academic information. We generate a feature framework based on measurements from these factors, relying on statistical and classification approaches to assess their influence on effective citations. Specifically, by means of applying binary regression models along with tree-based machine learning algorithms, we found statistical significance proving that these features have both a verifiable impact and predictive potential. Importantly, our work is the first one that we have seen combining these techniques to infer the establishment of positive citation links. Moreover, we employed inductive network analysis comprehensively to examine the co-authorship links between authors publishing in nanoscience, considering additional network metrics to the ones usually adopted in the literature. Our findings reveal that cognitive proximity, closely followed by the collaborative aspect, are the most important elements inducing Canadian scholars to cite, with geography sometimes acting as their base. Our results enable us to reach better understanding related to the citation behavior of the nanoresearch community in Canada, making our work a valuable contribution to scholarly literature, also giving us ground to make policy recommendations.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».