ORCID AND OTHER ACADEMIC SOCIAL ACCOUNTS OF A CANADIAN ECONOMIST PROMINENT IN THE MEDIA
Notice bibliographique
Résumé
In a bid to disambiguate authors’ names, ORCID (Open Researcher and Contributor ID) was created in 2012 as a bold initiative, and has been increasingly used by academic publishers to identify authors. On this platform, author’s have the freedom to maintain the accuracy of their academic record. ORCID profiles that are incomplete defeat the purpose of that system, since inaccuracies cast doubt on the information therein. In contrast, complete and up-to-date ORCIDs benefit authors and the academic community as they act as tools of transparency and verification. It is in the interest of authors to maintain their ORCID profiles complete, accurate and up to date. In this paper, the public ORCID profile of a Canadian economics academic (Derek Pyne; http://orcid.org/0000-0003-0849-0895 ) with a high media profile and a modest publishing profile (i.e., less than 30 published papers throughout his entire career), was examined. Similarities and differences relative to seven other profiles for this academic (institutional, Google Scholar, Ideas/RePEc, Mendeley, Scopus Author ID, ResearcherID, KUDOS) are highlighted. This case study sheds important information that will allow economists and academics in other fields to reflect on the use of ORCID and other academic profiles.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».