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Enregistrement W2794223847 · doi:10.1002/asi.24000

A new approach to web co‐link analysis

2018· article· en· W2794223847 sur OpenAlexaff
Liwen Vaughan, Anton Ninkov

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb visibility and informetrics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLink (geometry)Link analysisComputer scienceData linkVariety (cybernetics)Data scienceWorld Wide WebData miningComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous web co‐link studies have analyzed a wide variety of websites ranging from those in the academic and business arena to those dealing with politics and governments. Such studies uncover rich information about these organizations. In recent years, however, there has been a dearth of co‐link analysis, mainly due to the lack of sources from which co‐link data can be collected directly. Although several commercial services such as Alexa provide inlink data, none provide co‐link data. We propose a new approach to web co‐link analysis that can alleviate this problem so that researchers can continue to mine the valuable information contained in co‐link data. The proposed approach has two components: (a) generating co‐link data from inlink data using a computer program; (b) analyzing co‐link data at the site level in addition to the page level that previous co‐link analyses have used. The site‐level analysis has the potential of expanding co‐link data sources. We tested this proposed approach by analyzing a group of websites focused on vaccination using Moz inlink data. We found that the approach is feasible, as we were able to generate co‐link data from inlink data and analyze the co‐link data with multidimensional scaling.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation · Autre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes · Empirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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