On the topicality and research impact of special issues
Notice bibliographique
Résumé
The publication of special issues constitute an important yet underinvestigated phenomenon of scholarly communication. In an attempt to draw attention to the proliferation of special issues, Priem (2006) suggested that their commissioning has an underestimated opportunity cost, given the relative scarcity of publication space: by distorting the “marketplace for ideas” through the commanding of preselected topical distributions, special issues undermine the total research output by “squeezing out” high-quality but topically unrelated articles. The present paper attempts to test this hypothesis by providing a topicality and research impact analysis of conference-based, monographic, and regular issues published between 2010 and 2015 inclusive and indexed in Clarivate Analytics’ Web of Science. The results show that the titles and abstracts of articles copublished are topically closer to each other than those copublished in regular issues, which suggests that their relative importance might influence the total topical distribution. However, disciplinary and overall comparison of relative citations for both special and regular issues shows that intraissue averages and variances in the former case are respectively higher and lower than in the regular issue context, which undermines not only the abovementioned hypothesis, but also the belief that editors often “fill up” special issues by accepting substandard papers.
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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 | 0,025 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».