Patterns of citations for the growth of knowledge: a Foucauldian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to sensitize researchers to qualitative citation patterns that characterize original research, contribute toward the growth of knowledge and, ultimately, promote scientific progress. Design/methodology/approach This study describes how ideas are intertextually inserted into citing works to create new concepts and theories, thereby contributing to the growth of knowledge. By combining existing perspectives and dimensions of citations with Foucauldian theory, this study develops a typology of qualitative citation patterns for the growth of knowledge and uses examples from two classic works to illustrate how these citation patterns can be identified and applied. Findings A clearer understanding of the motivations behind citations becomes possible by focusing on the qualitative patterns of citations rather than on their quantitative features. The proposed typology includes the following patterns: original, conceptual, organic, juxtapositional, peripheral, persuasive, acknowledgment, perfunctory, inconsistent and plagiaristic. Originality/value In contrast to quantitative evaluations of the role and value of citations, this study focuses on the qualitative characteristics of citations, in the form of specific patterns of citations that engender original and novel research and those that may not. By integrating Foucauldian analysis of discourse with existing theories of citations, this study offers a more nuanced and refined typology of citations that can be used by researchers to gain a deeper semantic understanding of citations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».