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Enregistrement W4210745799 · doi:10.3138/jsp-2017-0017

Publication History: A Double-DOI-Based Method for Storing and/or Monitoring Information about Published and Corrected Academic Literature

2022· article· en· W4210745799 sur OpenAlexvenueno aff
Jaime A. Teixeira da Silva, Serhii Nazarovets

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIdentifierPublishingInformation retrievalDigital libraryWorld Wide WebData scienceLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The status of published literature can change at any time in its history following publication, although existing structures in academic publishing for recording these changes, despite the existence of a number of robust tools—such as the digital object identifier (DOI)—appear to be insufficiently robust, or used too inconsistently or inefficiently, to deal with multiple corrections. In this article, an information storage method and corrective measure or tool is proposed—the ‘publication history’—that considers the full history and background of an article’s publication. The ‘publication history’ is adjusted to record changes to an article over time, and is thus a ‘live’ document, always open to modification and updating. The ‘publication history’ has the potential to accommodate, in a single document (in both PDF and HTML format), information about pre-publication (e.g., preprints) and post-publication events, including submission, resubmission, acceptance date, handling editors, peer-review format, corrections, expressions of concern, and retractions. The ‘publication history’ employs two DOIs, one for the article and one for any and all edits, to document these changes. Our proposal offers one possible solution for fortifying the integrity of peer review and the publication process pre- and post–peer review. The double-DOI-based ‘publication history’ can be applied to any document.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,239
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,239
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0350,028
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0230,024
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1130,124

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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