MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3027524698 · doi:10.5558/tfc2020-010

Collaboration via co-authorship trends in Government of Canada forestry research

2020· article· en· W3027524698 sur OpenAlexaffvenueabout
Heather MacDonald, Daniel W. McKenney, Kaitlin DeBoer

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandateCitationGovernment (linguistics)PublishingLibrary sciencePolitical scienceCitation analysisBibliometricsPublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of its long history, the Canadian Forest Service (CFS) has a mandate to collaborate and share its scientific research. Publishing peer-reviewed scientific literature is an important part of this process. Using a database of CFS publications over the past fifty years, we highlight the continuing publication record of this sector of the Canadian government. The average number of authors reported in the CFS bookstore increased from 1.4 authors per article in the 1960s and 1.5 in the 1970s to just under five authors per publication from 2010 to 2018. Our work also illustrates challenges with longitudinal analysis of citation databases. In particular, use of a popular citation database resulted in significantly fewer articles authored by one person, and significantly more articles with twenty or more authors compared to the publicly available CFS “bookstore” of publications. Based on our findings, we outline a number of recommendations for use of citation data to inform collaboration research.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0300,079
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207