How are encyclopedias cited in academic research? Wikipedia, Britannica, Baidu Baike, and Scholarpedia
Notice bibliographique
Résumé
Encyclopedias are sometimes cited by scholarly publications, despite concerns about their credibility as sources for academic information. This study investigates trends from 2002 to 2020 in citing two crowdsourced and two expert-based encyclopedias to investigate whether they fit differently into the research landscape: Wikipedia, Britannica, Baidu Baike, and Scholarpedia. This is the first systematic comparison of the uptake of four major encyclopedias within academic research. Scopus searches were used to count the number of documents citing the four encyclopedias in each year. Wikipedia was by far the most cited encyclopedia, with up to 1% of Scopus documents citing it in Computer Science. Citations to Wikipedia increased exponentially until 2010, then slowed down and started to decrease. Both the Britannica and Scholarpedia citation rates were increasing in 2020, however. Disciplinary and national differences include Britannica being popular in Arts and Humanities, Scholarpedia in Neuroscience, and Baidu Baike in Chinese-speaking countries/territories. The results confirm that encyclopedias have minor value for academic research, often for background and definitions, with the most suitable one varying between fields and countries, and with the first evidence that the popularity of crowdsourced encyclopedias may be waning.
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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 | 0,006 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».