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Enregistrement W2847863984 · doi:10.1093/biosci/biy074

Variable Bibliographic Database Access Could Limit Reproducibility

2018· article· en· W2847863984 sur OpenAlexaff
Tad Dallas, Alyssa‐Lois M. Gehman, Maxwell J. Farrell

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Department of AgricultureNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésReproducibilityLimit (mathematics)DatabaseComputer scienceVariable (mathematics)Information retrievalStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bibliographic databases provide access to scientific literature through targeted queries. The most common uses of these services, aside from accessing scientific literature for personal use, are to find relevant citations for formal surveys of scientific literature, such as systematic reviews or meta-analysis, or to estimate the number of publications on a certain topic as a measure of sampling effort. Bibliographic search tools vary in the level of access to the scientific literature they allow. For instance, Google Scholar is a bibliographic search engine which allows users to find (but not necessarily access) scientific literature for no charge, whereas other services, such as Web of Science, are subscription based, allowing access to full texts of academic works at costs that can exceed $100,000 annually for large universities (Goodman 2005). One of the most commonly used bibliographic databases, Clarivate Analytics–produced Web of Science, offers tailored subscriptions to their citation indexing service. This flexibility allows subscriptions and resulting access to be tailored to the needs of researchers at the institution (Goodwin 2014). However, there are issues created by this differential access, which we discuss further below.

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)0,450
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,836
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4500,836
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0200,044
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0200,016
Science ouverte0,0090,011
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,013

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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