Corrigendum to “Citation analysis of scientific categories” [Heliyon 3 (5) (May 2017) e00300]
Notice bibliographique
Résumé
In the Excel file of the supplementary content “Top 10 Journals per Scientific Category”, the category “Materials Science Coating Films” only has 7 journals but the calculations in this file included 10. So, all the attributions from line 1114 downwards are displaced by 3 lines. That is, the three top journals from “Dermatology” are included in “Materials Science Coating Films”, then three journals from “Political Science” are in “Dermatology”, etc. The authors apologize for the mistake. A corrected supplementary file is displayed below. This correction does not, in any way, compromise the findings of the study, either in terms of the methodology, results, or interpretations drawn from the data therein. No additional information is available for this paper. The following Supplementary material is associated with this article: Citation analysis of scientific categoriesPatience et al.HeliyonMay 10, 2017In BriefDatabases catalogue the corpus of research literature into scientific categories and report classes of bibliometric data such as the number of citations to articles, the number of authors, journals, funding agencies, institutes, references, etc. The number of articles and citations in a category are gauges of productivity and scientific impact but a quantitative basis to compare researchers between categories is limited. Here, we compile a list of bibliometric indicators for 236 science categories and citation rates of the 500 most cited articles of each category. Full-Text PDF Open Access
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 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 | 0,004 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,743 | 0,472 |
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 ».