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Enregistrement W2985457196 · doi:10.1111/caje.12460

Social connections and editorship in economics

2020· article· en· W2985457196 sur OpenAlexvenueno aff
Raffaele Miniaci, Michele Pezzoni

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCeteris paribusHumanitiesPolitical scienceSociologyEconomicsPhilosophyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates the determinants of editorial board membership, for 17 leading journals in economics, from 1997 to 2009. We find that the researcher's scientific profile and connections to the editors in charge are significant predictors of editorship. Ceteris paribus, after controlling for unobserved researcher heterogeneity, scholars with links to editors in the co‐authorship network are more likely to serve as editors and this advantage decreases sharply with the social distance. Being a present or former departmental colleague or protégé of an editor‐in‐charge is positively associated with the probability of appointment to the board. Résumé Liens sociaux et comités éditoriaux en économie. Cet article explore les éléments déterminants relatifs à la composition des comités éditoriaux de 17 revues économiques de premier plan entre 1997 et 2009. Nous avons constaté que le profil scientifique du chercheur ainsi que ses relations avec les éditeurs augmentent la probabilité d’être membre d’un comité éditorial. Toutes choses étant égales par ailleurs, et après avoir neutralisé l’hétérogénéité non observée des chercheurs, il apparaît que les chercheurs en lien avec des éditeurs dans un réseau de corédaction sont davantage susceptibles de devenir éditeurs à leur tour, et que cet avantage s’amenuise drastiquement avec la distance sociale. Le fait d’avoir été collègue au sein d’un même département ou mentoré par un éditeur est associé de fac¸on positive à la probabilité d’intégrer le comité éditorial.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,729
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,350 · 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
DomaineÉvaluation
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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