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Enregistrement W2903906001 · doi:10.1177/0003702818791928

Long and Short-Term Impact of Papers in <i>Applied Spectroscopy</i>

2018· article· en· W2903906001 sur OpenAlexaff
Peter R. Griffiths, Michael W. Blades

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact factorMetric (unit)Laser-induced breakdown spectroscopyTerm (time)BibliometricsPerspective (graphical)SpectroscopyPublishingComputer scienceData scienceEngineering physicsLibrary scienceNanotechnologyHistoryMaterials sciencePhysicsPolitical scienceEngineeringArtificial intelligenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1955, Eugene Garfield introduced the concept of a journal impact factor as a metric for measuring the importance or influence of scholarly journals. These days a journal's fate is often tied strongly to the impact factor. It is a topic that comes up regularly and a source of concern for the journal because of the slavish focus on metrics in the publishing world and in the academic community. From our perspective, the impact factor is shown to be a poor metric for illustrating the long-term significance of papers published in Applied Spectroscopy. The five-year impact factor is a better indicator for the short-term impact of the papers published in this journal, while the cited half-life and the citing half-life both provide a better measure of the long-term impact of papers published in Applied Spectroscopy. Of the most highly cited papers published in this journal, those that describe innovative data processing techniques have been cited more than papers that describe specific applications of a given technique such as infrared (IR), Raman, or laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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