PUblications Metadata Augmentation (PUMA) pipeline
Notice bibliographique
Résumé
Cohort studies collect, generate and distribute data over long periods of time - often over the lifecourse of their participants. It is common for these studies to host a list of publications (which can number many thousands) on their website to demonstrate the impact of the study and facilitate the search of existing research to which the study data has contributed. The ability to search and explore these publication lists varies greatly between studies. We believe a lack of rich search and exploration functionality is a barrier to entry for new or prospective users of a study's data, since it may be difficult to find and evaluate previous work in a given area. These lists of publications are also typically manually curated, resulting in a lack of rich metadata to analyse, making bibliometric analysis difficult. We present here a software pipeline that aggregates metadata from a variety of third-party providers to power a web based search and exploration tool for lists of publications. Alongside core publication metadata (i.e. author lists, keywords etc.), we include geocoding of first authors and citations in our pipeline. This allows a characterisation of a study as a whole based on common locations of authors, frequency of keywords, citation profile etc. This enriched publications metadata can be useful for generating project impact metrics and web-based graphics useful for public dissemination. In addition, the pipeline produces a research data set for bibliometric analysis or social studies of science.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».