Using Google Scholar to track the scholarly output of research groups
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is often necessary to demonstrate the impact of a research program over time both within and beyond institutions. However, it is difficult to accurately track the publications of research groups over time without significant effort. A simple, scalable, and economical way to track publications from research groups and their metrics would address this challenge. METHODS: Google Scholar automatically tracks the scholarly output and citation counts of individual researchers. We created Google Scholar profiles to track the scholarly productivity of five research groups: an institutional educational research program, a division of emergency medicine, a department of emergency medicine, a national educational scholarship working group, and an international organization dedicated to online education. We added the publications of each group member to their respective group Google Scholar profile and a junior faculty member monitored the citations that were suggested. RESULTS: Google Scholar tracked a diverse collection of five research groups over 6-36 months. In addition to having different organizational structures and purposes, the groups varied in size, consisting of 8-60 researchers, and prolificacy, with group citation counts between 1006-58,380 and group h‑indexes ranging from 19-101. DISCUSSION: We anticipate that as this innovation becomes better known it will increasingly be adopted by traditional and non-traditional research groups to easily track their productivity and impact. Additional initiatives will be needed to standardize reporting guidelines within and between institutions.
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 | 0,034 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,096 | 0,109 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».