The Organization of Science: A Multi-Disciplinary Approach
Notice bibliographique
Résumé
The organization of scientific work has been of considerable interest to a diverse body of academicians, ranging from economists to sociologists to historians. Moreover, a focus on science and the production of knowledge has spurred the development of topics ranging from status differentials to regional spillovers to technological trajectories. The goal of this symposium is to bring together a multi-disciplinary coterie of scholars to present new research at different points in the knowledge production value chain. Ranging from drug discovery to scientific careers, we hope to engage one another across disciplines, topics, and the presenter- audience divide. Me Too or Something New: Credit Constraints and Drug Similarity Presenter: Danielle Li; Harvard Business School Where is the Promised Land? Presenter: Waverly W. Ding; U. of Maryland Is Bigger Better? Lab Productivity and Lab Size Presenter: Christopher C. Liu; U. of Toronto The Impact of Open Access Mandates on Invention Presenter: Kevin Bryan; U. of Toronto Helpful Thirds and the Durability of Collaborative Ties Presenter: Alexander Oettl; Georgia Institute of Technology
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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 | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,026 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».