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Enregistrement W2803542864 · doi:10.7202/1045310ar

Criminologie à portée de clic : analyse de l’usage de la revue numérique

2018· article· fr· W2803542864 sur OpenAlexaffvenue
Sarah Cameron-Pesant, Maxime Sainte-Marie, Yorrick Jansen, Vincent Larivière

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À la fin des années 1990, Criminologie est l’une des premières revues savantes québécoises à passer au format numérique. Cet article dresse un portrait de l’usage numérique de la revue, basé sur l’analyse de 858 894 téléchargements extraits des logs du serveur de la plateforme Érudit, de 2010 à 2015. Dans l’ensemble, le lectorat de la revue semble bien établi, l’essentiel des usagers provenant d’Amérique du Nord et d’Europe. L’importance croissante de l’utilisation de la plateforme Érudit dans les pratiques de recherche des usagers, de pair avec l’effet positif de la suppression de la barrière mobile sur la diffusion de la recherche, sont également dignes de mention. Une asymétrie importante dans la distribution des consultations d’articles et de numéros thématiques a également pu être observée, une proportion importante de téléchargements étant l’affaire de quelques articles et numéros thématiques. Enfin, l’analyse des mots clés des articles téléchargés permet de souligner l’importance des problématiques locales ainsi que de la thématique autochtone en général.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,333
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,066 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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