A Proposed Method for Residual Citation Allocation Based on Citation Contexts’ Similarity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article proposes an approach for allocating residual citations to scientific publications and demonstrating this proposed approach with a sample of biomedical publications. Residue citations (i.e., citations that are lost due to citation practices termed “Obliteration by Incorporation” and the “Palimpsestic Syndrome”) in consequent citations in the second, third or nth generations are then reconstituted. The proposed approach takes into account citation contexts (i.e., the contribution of a cited publication) for allocating residual citation. The proposed method for allocating residual citation is based on the similarity between the citation contexts of a publication and those of its nth generation citations in their n+1th generation citations. The proposed method was demonstrated using a sample with ten base articles and their five generations of citations, from which 5,272 citation context pairs were obtained. The proposed indirect citation weighting was compared with the existing cascading citation weighting method using one T-test. Statistical tests were also performed to understand the differences in the residual citations from one generation to the other. Like the cascading citation system, residual citations from articles to their generations of citations decreased as the number of generations increased. However, residue citations accrued to publications at all the generations were statistically different between the proposed residual citation and the cascading citation system. This study proposes a method for assessing scientific communication based on the contribution of scientific publications beyond the conventional direct citation.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».