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Enregistrement W2911600539 · doi:10.1002/pra2.2018.14505501073

Peer review, bibliometrics and altmetrics ‐ Do we need them all?

2018· article· en· W2911600539 sur OpenAlexaff
Judit Bar‐Ilan, Stefanie Haustein, Staša Milojević, Isabella Peters, Dietmar Wolfram

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltmetricsBibliometricsCitationScience Citation IndexComputer scienceImpact factorProxy (statistics)Quality (philosophy)Social mediaData scienceToolboxData miningWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This panel will present views and critical reflections on peer review, bibliometrics and altmetrics against the background of the latest developments and critique of the scientific system (e.g., replication crisis, DORA, open science, data manipulation). Peer review is the oldest form of monitoring the scientific process and research outcomes and is sometimes considered as the gold standard for evaluating quality. However, it also has its drawbacks; therefore, new forms of peer review are being explored. Bibliometrics, comparative statistics based on publication and citation counts, was introduced as a more objective evaluation method, which is applicable on meso and macro levels of research producing units but is not without problems either. Citation counts as a proxy of quality; the impact factor and the h‐index are some of the most controversial subjects of research evaluation today. The newest addition to the evaluation toolbox are altmetrics, impact measures based mainly on social media activity. Altmetrics have pros and cons as well. None of the measuring devices is perfect, and rather than replacing they complement each other. By drawing on indicators from all three aspects of research evaluation, negative and adverse effects are limited.

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: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptBibliométrieMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,363
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
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 enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,363
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,1000,480
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeThéorique ou conceptuel · Sans objet
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique · Commentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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