Measuring the citation context of national <scp>self‐references</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emphasis on research evaluation has brought scrutiny to the role of self‐citations in the scholarly communication process. While author self‐citations have been studied at length, little is known on national‐level self‐references (SRs). This paper analyses the citation context of national SRs, using the full‐text of 184,859 papers published in PLOS journals. It investigates the differences between national SRs and nonself‐references (NSRs) in terms of their in‐text mention, presence in enumerations, and location features. For all countries, national SRs exhibit a higher level of engagement than NSRs. NSRs are more often found in enumerative citances than SRs, which suggests that researchers pay more attention to domestic than foreign studies. There are more mentions of national research in the methods section, which provides evidence that methodologies developed in a nation are more likely to be used by other researchers from the same nation. Publications from the United States are cited at a higher rate in each of the sections, indicating that the country still maintains a dominant position in science. On the whole, this paper contributes to a better understanding of the role of national SRs in the scholarly communication system, and how it varies across countries and over time.
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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 | 0,021 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».