MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2963608472

Exploring Coverage and Distribution of Identifiers on the Scholarly Web

2015· article· en· W2963608472 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Kraker, Asuraa Enkhbayar, Elisabeth Lex

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentifierComputer scienceWorld Wide WebPublishingUnique identifierDistribution (mathematics)Information retrievalOrder (exchange)Web of scienceTime lagData scienceLagMEDLINEPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a scientific publishing environment that is increasingly moving online, identifiers of scholarly work are gaining in importance. In this paper, we analysed identifier distribution and coverage of articles from the discipline of quantitative biology using arXiv, Mendeley and CrossRef as data sources. The results show that when retrieving arXiv articles from Mendeley, we were able to find more papers using the DOI than the arXiv ID. This indicates that DOI may be a better identifier with respect to findability. We also find that coverage of articles on Mendeley decreases in the most recent years, whereas the coverage of DOIs does not decrease in the same order of magnitude. This hints at the fact that there is a certain time lag involved, before articles are covered in crowd-sourced services on the scholarly web.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIngénierie des systèmes d informationMême sujetBiomedical Text Mining and OntologiesTravaux en français237 207