Notice bibliographique
Résumé
Authorship represents a highly discussed topic in nowadays academia. The share of co-authored papers has increased substantially in recent years allowing scientists to specialize and focus on specific tasks. Arising from this, social scientific literature has especially discussed author orders and the distribution of publication and citation credits among co-authors in depth. Yet only a small fraction of the authorship literature has also addressed the actual underlying question of what actually constitutes authorship. To identify social scientists' motives for assigning authorship, we conduct an empirical study surveying researchers around the globe. We find that social scientists tend to distribute research tasks among (individual) research team members. Nevertheless, they generally adhere to the universally applicable Vancouver criteria when distributing authorship. More specifically, participation in every research task with the exceptions of data work as well as reviewing and remarking increases scholars' chances to receive authorship. Based on our results, we advise journal editors to introduce authorship guidelines that incorporate the Vancouver criteria as they seem applicable to the social sciences. We further call upon research institutions to emphasize data skills in hiring and promotion processes as publication counts might not always depict these characteristics.
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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 | 0,051 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,021 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».