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Enregistrement W2767274221 · doi:10.13021/g8osi.1.2017.1936

Impact Factors Workgroup Report

2017· article· en· W2767274221 sur OpenAlexaff
Susie Allard, Ali Andalibi, Patty Baskin, Marilyn S Billings, Eric Brown, Todd Carpenter, Stephanie Orfano, Brian Selzer

Notice bibliographique

RevueOpen Scholarship Initiative Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkgroupComputer scienceProcess managementEngineering managementRisk analysis (engineering)EngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following up on recommendations from OSI 2016, this team will dig deeper into the question of developing and recommending new tools to repair or replace the journal impact factor (and/or how it is used), and propose actions the OSI community can take between now and the next meeting. What’s needed? What change is realistic and how will we get there from here?

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0230,015
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0180,009
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2130,226

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,152 · 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
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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