MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2963137438 · doi:10.48550/arxiv.1707.01162

Publish or impoverish: An investigation of the monetary reward system of science in China (1999-2016)

2017· article· en· W2963137438 sur OpenAlexaff
Bikun Chen, Fei Shu

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicationChinaCashOriginalityValue (mathematics)BibliometricsWeb of scienceReward systemEconomicsBusinessRegional scienceGeographySocial sciencePolitical scienceLibrary scienceSociologyAdvertisingComputer scienceFinancePsychologyStatisticsMathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study is to present the landscape of the cash-per-publication reward policy in China and reveal its trend since the late 1990s. Design/methodology/approach: This study is based on the analysis of 168 university documents regarding the cash-per-publication reward policy at 100 Chinese universities. Findings: Chinese universities offer cash rewards from 30 to 165,000 USD for papers published in journals indexed by Web of Science (WoS), and the average reward amount has been increasing for the past 10 years. Originality/value: The cash-per-publication reward policy in China has never been systematically studied and investigated before except for in some case studies. This is the first paper that reveals the landscape of the cash-per-publication reward policy in China.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,023
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)Même sujetscientometrics and bibliometrics researchTravaux en français237 207