Beyond funding: Acknowledgement patterns in biomedical, natural and social sciences
Notice bibliographique
Résumé
For the past 50 years, acknowledgments have been studied as important paratextual traces of research practices, collaboration, and infrastructure in science. Since 2008, funding acknowledgments have been indexed by Web of Science, supporting large-scale analyses of research funding. Applying advanced linguistic methods as well as Correspondence Analysis to more than one million acknowledgments from research articles and reviews published in 2015, this paper aims to go beyond funding disclosure and study the main types of contributions found in acknowledgments on a large scale and through disciplinary comparisons. Our analysis shows that technical support is more frequently acknowledged by scholars in Chemistry, Physics and Engineering. Earth and Space, Professional Fields, and Social Sciences are more likely to acknowledge contributions from colleagues, editors, and reviewers, while Biology acknowledgments put more emphasis on logistics and fieldwork-related tasks. Conflicts of interest disclosures (or lack of thereof) are more frequently found in acknowledgments from Clinical Medicine, Health and, to a lesser extent, Psychology. These results demonstrate that acknowledgment practices truly do vary across disciplines and that this can lead to important further research beyond the sole interest in funding.
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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 | 0,023 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».