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Enregistrement W2910422483 · doi:10.21083/partnership.v13i2.4066

An Examination of Bibliometrics in Calls for Major Canadian Research Awards

2019· article· en· W2910422483 sur OpenAlexafffundvenueabout
Krista Louise Alexander, Sean McLaughlin

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésBibliometricsCLARITYNominationMultidisciplinary approachLibrary sciencePolitical scienceSociologySocial scienceComputer scienceLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine if bibliometrics are being sought as part of research award competitions, through an examination of calls for fifteen major Canadian research awards. This study further aimed to determine if there were indications that including bibliometrics in the award application process could be helpful towards a nominee’s success. In so doing, this paper contributes a Canadian perspective to a growing body of related research which has sought to address the lack of clarity in funding application assessment criteria and the role bibliometrics can play in addressing this issue.The study revealed no explicit requests for bibliometric indicators in the calls for nominations for the major research awards examined. Nevertheless, requests for nominees’ CVs and/or publication histories, which can serve as one basis for the bibliometric evaluation of performance, were regularly observed, as were mentions of interest in internationality, which can in turn be illustrated with the use of bibliometrics. Additionally, a prevalence of multidisciplinary review panels was observed, pointing to potential utility of normalized bibliometric indicators in the award nomination process. These findings suggest that there are aspects of award calls that correspond to existing bibliometric indicators, and so their use may be warranted eventhough, so far, they have not been asked for by name.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheBibliométrie
Domaine: Incitatifs · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptBibliométrieMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,1980,151
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,028
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,538
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,037 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheBibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Sans objet
DomaineIncitatifs · Évaluation
GenreEmpirique · Autre

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
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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