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Enregistrement W2625074894 · doi:10.29173/cais942

Citation Distance: Measuring Knowledge Translation, Integration, Diffusion & Scope

2016· article· en· W2625074894 sur OpenAlexvenueno aff
Ryan Whalen, Noshir Contractor

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationScope (computer science)Similarity (geometry)HumanitiesComputer scienceLibrary sciencePhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose citation measures that weight the relationships between publications based on their semantic similarity. Measuring the semantic similarity between over 5 million patents and over 52 million citations, we define and demonstrate four distinct metrics that measure: knowledge translation, knowledge integration, knowledge diffusion, and knowledge scope. Applying these measures provides novel empirical demonstrations of how the research environment has changed in recent decades, showing that researchers have drawn from increasingly distant knowledge sources, and that knowledge diffusion has occurred at an ever-accelerating pace. These citation distance measures show substantial promise in furthering our understanding of the research process and improving our assessment of scientific impact. Nous proposons des mesures de citation capables de mesurer les relations entre les publications en fonction de leur similarité sémantique. En mesurant la similarité sémantique entre plus de 5 millions de brevets et plus de 52 millions de citations, nous définissons et démontrons quatre métriques qui permettent de mesurer le transfert des connaissances, l'intégration de connaissances, la diffusion des connaissances, et la portée des connaissances. L'application de ces mesures démontre de façon empirique la façon dont l'environnement de recherche a changé au cours des dernières décennies, montrant que les chercheurs utilisent des sources de connaissances de plus en plus éloignées sémantiquement, et que la diffusion des connaissances se produit à un rythme toujours plus rapide. Ces mesures de distance de citation contribuent à meilleure compréhension du processus de recherche et à l'amélioration de notre évaluation de l'impact scientifique.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0290,030
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,411
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,034 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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