Social Scientists’ Data Reuse Principally Influenced by Disciplinary Norms, Attitude, and Perceived Effort
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Yoon, A. & Kim, Y. (2017). Social scientists’ data reuse behaviors: Exploring the roles of attitudinal beliefs, attitudes, norms, and data repositories. Library & Information Science Research, 39(3), 224–233. https://doi.org/10.1016/j.lisr.2017.07.008 Abstract Objective – To propose and test a model grounded in constructs from psychology and information systems to explain data reuse behaviours and practices in the social sciences. Design – Electronic survey. Setting – ProQuest’s Community of Science Scholars database. Subjects – Included 2,193 randomly selected social scientists associated with U.S. academic institutions. Methods – An electronic survey was distributed to a random sample of U.S.-based social science scholars from ProQuest’s Community of Science Scholars database. The survey adapted 21 measurement items for constructs taken from the theory of planned behaviour (TPB) and the technology acceptance model (TAM), including perceived usefulness, perceived effort, and the subjective norm surrounding data reuse. Main Results – There were 292 valid responses received, giving a response rate of 14.91%. Survey data largely validated the authors’ theoretical model. Attitudinal, normative, and resource factors all influence social scientists’ intended data reuse. In particular, perceived usefulness of reusing data and subjective norms surrounding data reuse in one’s discipline positively correlate with intentions to reuse data, and perceived concern of reusing data negatively correlate with intentions to reuse data. Conclusion – Data reuse in the social sciences is influenced by the perceptions and beliefs held by social scientists. Social scientists reuse others’ data when they perceive that doing so would improve their research productivity and when their discipline has strong norms of data reuse. They avoid reusing others’ data when they believe that doing so is problematic (e.g., if they believe reusing infringes on copyright). Supporters of data sharing, including librarians, are encouraged to apply these findings by proactively educating researchers on the benefits, potential obstacles, and methods of data reuse.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,350 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle