Notice bibliographique
Résumé
Resumo As métricas alternativas têm sido utilizadas como complemento às métricas tradicionais, funcionando como ferramentas para rastrear os usos e a atenção social a publicações científicas no ambiente online. As revistas científicas de acesso aberto têm, potencialmente, maior chance de serem compartilhadas e lidas pelo público nas redes sociais. Nesse cenário, a produção científica do Brasil e da América Latina, a exemplo daquelas indexadas no SciELO, que reúne revistas científicas relevantes e de acesso aberto da região, poderiam se beneficiar da altmetria. No entanto, análises sobre a representatividade de países, idiomas e áreas do conhecimento na altmetria revelam que é preciso aperfeiçoar os indicadores para que valorizem a ciência publicada por países em desenvolvimento, de língua não inglesa, de acesso aberto e relevância nacional ou regional. Tendo isso como base, este paper aponta limitações da altmetria para a ciência praticada na América Latina, tomando como análise o comportamento de uso de redes sociais de acadêmicos e sociedade em geral, a presença de diferentes idiomas para compartilhar artigos de um mesmo tema, bem como os dados de plataformas que geram dados altmétricos, com enfoque para a provedora de dados inglesa Altmetric.com. A altmetria não tem sido capaz de retratar a atenção que artigos científicos brasileiros recebem nas redes sociais, apesar de haver esforços por parte das revistas em divulgação científica e do relativo engajamento social que conseguem mobilizar. É preciso ampliar a coleta de dados no Facebook, em português e espanhol, além de amplificar as coleções de blogs e veículos jornalísticos na região.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».