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Enregistrement W2773409128 · doi:10.1002/asi.23985

A critical evaluation of expert survey‐based journal rankings: The role of personal research interests

2017· article· en· W2773409128 sur OpenAlexaff
Alexander Serenko, Nick Bontis

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensMcMaster UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Intellectual capitalJournal rankingeHealthPsychologyKnowledge managementComputer scienceData scienceInformation retrievalPolitical scienceLibrary scienceHealth careCitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By using the data from two recent survey‐based rankings of knowledge management / intellectual capital and eHealth journals, this study tests the impact of personal research interests of journal raters on their ranking scores. The rationale is that raters assign higher scores to journals that cater to their area of expertise because they are more familiar with them. The results indicate the existence of raters’ bias toward the journals focusing on their preferred areas of interest, but this bias does not uniformly apply across all research topics. In some subdomains, such as intellectual capital, this bias may be very strong, whereas in others, such as soft‐side knowledge management research, it may be nonexistent. Although management eHealth researchers rate management‐focused journals higher than their clinical‐centered counterparts, this bias does not exist among scholars favoring clinical topics. While this limitation is not fatal, the results from expert‐survey journal ranking studies should be interpreted with caution.

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)0,541
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,826
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5410,826
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0170,012
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,592
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,041 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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