More DOIs are Accessed Through Library Discovery Services than Through Google
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Wang, X., Cui, Y., & Xu, S. (2018). Evaluating the impact of web-scale discovery services on scholarly content seeking. The Journal of Academic Librarianship, 44(5), 545-552. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2018.05.010 Abstract Objective – To examine trends in digital object identifier (DOI) web referrals and explore the referring domains, especially those originating from web-scale discovery systems like ProQuest’s Summon and Primo. Design – Log analysis and web traffic analysis. Setting – CrossRef, a web server that connects DOIs to the corresponding articles’ landing pages. Subjects – Web traffic that passed through CrossRef between 2011 and 2016. Methods – The researchers collected data from CrossRef using a web tool called Chronograph. The data captured information about the websites users were on when they requested a DOI (called the referrer) and about the time and date of each request. The researchers used time series analysis to discover longitudinal patterns in the data. Annual, monthly, and weekly trends were also examined with a seasonal adjustment model, a seasonal trend decomposition, and log transformation. They also isolated traffic from four institutions in Australia, Japan, Sweden, and the United States of America to determine if overall seasonal patterns were reflected locally. ProQuest websites were of particular interest to the researchers because they determined that it had the highest market share of discovery services. Much of the analysis focused on ProQuest’s serialsolutions.com, exlibrisgroup.com, and proquest.com website domains. Main Results – ProQuest servers sent over 25 million DOI referrals through CrossRef – more than either Web of Knowledge (n=24.47 million) or Google (n=15.38 million). Referral traffic grew over the period with the sharpest growth rate occurring between 2011 and 2012. Of ProQuest’s domains, serialsolutions.com (Summon) had more traffic and more growth over the observation period than exlibrisgroup.com (Primo). In all of the years studied, the busiest months were September to November and January to March, while June to August and December were low points. Seasonal fluctuations were attributed to university vacation schedules as demonstrated in the traffic patterns of four ProQuest-subscribing institutions. Weekly trend analysis showed that Monday to Thursday had consistently heavy referral traffic. Of the remaining days, the fewest referrals were observed on Saturdays. Conclusion – DOI referrer traffic is closely tied to the university calendar. Library discovery products are used more frequently to access DOIs than Google.
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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,038 |
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 ».