Versioning boundary objects: the citation profile of the Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders (DSM)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Research objects, such as datasets and classification standards, are difficult to be incorporated into a document-centric framework of citations, which relies on unique citable works. The Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorder (DSM)—a dominant classification scheme used for mental disorder diagnosis—however provides a unique lens on examining citations to a research object, given that it straddles the boundaries as a single research object with changing manifestations. Design/methodology/approach Using over 180,000 citations received by the DSM, this paper analyzes how the citation history of DSM is represented by its various versions, and how it is cited in different knowledge domains as an important boundary object. Findings It shows that all recent DSM versions exhibit a similar citation cascading pattern, which is characterized by a strong replacement effect between two successive versions. Moreover, the shift of the disciplinary contexts of DSM citations can be largely explained by different DSM versions as distinct epistemic objects. Practical implications Based on these results, the authors argue that all DSM versions should be treated as a series of connected but distinct citable objects. The work closes with a discussion of the ways in which the existing scholarly infrastructure can be reconfigured to acknowledge and trace a broader array of research objects. Originality/value This paper connects quantitative methods and an important sociological concept, i.e. boundary object, to offer deeper insights into the scholarly communication system. Moreover, this work also evaluates how versioning, as a significant yet overlooked attribute of information resources, influenced the citation patterns of citable objects, which will contribute to more material-oriented scientific infrastructures.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».