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Enregistrement W2969944961 · doi:10.1162/qss_a_00006

Intellectual and social similarity among scholarly journals: An exploratory comparison of the networks of editors, authors and co-citations

2019· article· en· W2969944961 sur OpenAlexaff
Alberto Baccini, Lucio Barabesi, Mahdi Khelfaoui, Yves Gingras

Notice bibliographique

RevueQuantitative Science Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimilarity (geometry)CitationField (mathematics)Association (psychology)InterlockingEditorial boardLibrary scienceSociologySocial scienceComputer scienceMathematicsEpistemologyEngineeringArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores, by using suitable quantitative techniques, to what extent the intellectual proximity among scholarly journals is also proximity in terms of social communities gathered around the journals. Three fields are considered: statistics, economics and information and library sciences. Co-citation networks represent intellectual proximity among journals. The academic communities around the journals are represented by considering the networks of journals generated by authors writing in more than one journal (interlocking authorship: IA), and the networks generated by scholars sitting on the editorial board of more than one journal (interlocking editorship: IE). Dissimilarity matrices are considered to compare the whole structure of the networks. The CC, IE, and IA networks appear to be correlated for the three fields. The strongest correlation is between CC and IA for the three fields. Lower and similar correlations are obtained for CC and IE, and for IE and IA. The CC, IE, and IA networks are then partitioned in communities. Information and library sciences is the field in which communities are more easily detectable, whereas the most difficult field is economics. The degrees of association among the detected communities show that they are not independent. For all the fields, the strongest association is between CC and IA networks; the minimum level of association is between IE and CC. Overall, these results indicate that intellectual proximity is also proximity among authors and among editors of the journals. Thus, the three maps of editorial power, intellectual proximity, and authors communities tell similar stories.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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